python爬取之json、pickle与shelve库的深入讲解

Python爬取之Json、Pickle与Shelve库的深入讲解

在Python爬虫中，经常需要将数据结构序列化以便于存储或传输。Python提供了几种序列化方法，包括Json、Pickle和Shelve。

Json

Json是一个轻量级的数据交换格式，可以方便地在不同的编程语言之间进行数据交换。Python提供了Json模块，可以将Python对象序列化为Json格式，或将Json格式的数据反序列化为Python对象。

下面是将Python对象转换为Json格式的示例代码：

import json

data = {
    'name': 'Alice',
    'age': 20,
    'gender': 'female'
}

json_data = json.dumps(data)
print(json_data)

输出结果为：

{"name": "Alice", "age": 20, "gender": "female"}

下面是将Json格式的数据转换为Python对象的示例代码：

import json

json_data = '{"name": "Alice", "age": 20, "gender": "female"}'

data = json.loads(json_data)
print(data)

输出结果为：

{'name': 'Alice', 'age': 20, 'gender': 'female'}

Pickle

Pickle是Python自带的一个序列化和反序列化库，它可以将任意Python对象序列化为二进制数据流，也可以将二进制数据流反序列化为Python对象。Pickle的优点是可以序列化任意的Python对象，包括自定义的复杂对象。

下面是将Python对象序列化为二进制数据流的示例代码：

import pickle

data = {
    'name': 'Alice',
    'age': 20,
    'gender': 'female'
}

pickle_data = pickle.dumps(data)
print(pickle_data)

输出结果为：

b'\x80\x04\x95\x1d\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x8c\x04name\x94\x8c\x05Alice\x94\x8c\x03age\x94K\x14\x8c\x06gender\x94\x8c\x06female\x94\x86\x94.'

下面是将二进制数据流反序列化为Python对象的示例代码：

import pickle

pickle_data = b'\x80\x04\x95\x1d\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x8c\x04name\x94\x8c\x05Alice\x94\x8c\x03age\x94K\x14\x8c\x06gender\x94\x8c\x06female\x94\x86\x94.'

data = pickle.loads(pickle_data)
print(data)

输出结果为：

{'name': 'Alice', 'age': 20, 'gender': 'female'}

Shelve

Shelve是Python的一个简单持久化数据库，可以方便地将Python对象存储到硬盘上，并可以随时从硬盘上读取数据。Shelve使用起来非常方便，可以像字典一样进行操作。

下面是将Python对象存储到Shelve数据库中的示例代码：

import shelve

data = {
    'name': 'Alice',
    'age': 20,
    'gender': 'female'
}

with shelve.open('mydata') as db:
    db['data'] = data

下面是从Shelve数据库中读取数据的示例代码：

import shelve

with shelve.open('mydata') as db:
    data = db['data']
    print(data)

输出结果为：

{'name': 'Alice', 'age': 20, 'gender': 'female'}

总结

以上就是Python爬取中Json、Pickle和Shelve库的深入讲解。在实际开发中，可以根据需要选择合适的序列化方式，将Python对象存储到硬盘或传输到网络中。同时也要注意，不同的序列化方式可能具有不同的性能和安全性等特点，需要综合考虑。