dump与dumps

dump和dumps是Python中用于序列化（将对象转换为字节流或字符串）和反序列化（将字节流或字符串转换为对象）的函数。它们常用于将内存中的对象保存到磁盘或通过网络传输，并在需要时重新加载到内存中使用。

首先，我们来了解一下dump和dumps函数的区别：

- dump函数将对象序列化后写入文件或流中，需要传入一个可写入的文件或流作为参数。

- dumps函数将对象序列化后返回一个字符串，不需要传入文件或流。

现在，我们来看一些使用dump和dumps的示例以帮助我们更好地理解它们的用法和功能。

#### dump函数的使用示例：

首先，我们需要导入`pickle`模块，该模块提供了dump函数和其他操作序列化和反序列化的函数。

```python

import pickle

# 创建一个字典对象

data = {'name': 'John', 'age': 25, 'city': 'New York'}

# 打开一个文件并将data对象序列化后写入文件

with open('data.pickle', 'wb') as f:

pickle.dump(data, f)

```

上述代码中，使用pickle.dump函数将data对象序列化后写入到文件data.pickle中，wb表示以二进制格式写入文件。

#### dumps函数的使用示例：

dumps函数将对象序列化后返回一个字符串，我们可以将其用于各种用途，例如保存到数据库或发送到网络。

```python

import pickle

# 创建一个字典对象

data = {'name': 'John', 'age': 25, 'city': 'New York'}

# 将data序列化后返回一个字符串

data_string = pickle.dumps(data)

print(data_string)

```

上述代码中，使用pickle.dumps函数将data对象序列化为一个字符串，并打印输出结果。返回的字符串可以存储到数据库中或通过网络发送到其他地方。

#### 文件读取和反序列化的示例：

使用dump函数序列化后的数据可以使用load函数进行读取和反序列化。

```python

import pickle

# 从文件中读取序列化后的数据并反序列化

with open('data.pickle', 'rb') as f:

loaded_data = pickle.load(f)

print(loaded_data)

```

上述代码中，使用pickle.load函数从文件data.pickle中读取序列化后的数据，并将其反序列化为一个Python对象。打印输出加载的数据。

#### 字符串反序列化的示例：

使用dumps函数序列化后的字符串可以使用loads函数进行反序列化。

```python

import pickle

# 反序列化由dumps函数序列化后的字符串

loaded_data = pickle.loads(data_string)

print(loaded_data)

```

上述代码中，使用pickle.loads函数将由dumps函数序列化的字符串data_string反序列化为一个Python对象，并打印输出加载的数据。

综上所述，dump和dumps是Python中用于序列化和反序列化的函数，它们可用于将对象保存到磁盘或通过网络传输，并在需要时重新加载到内存中使用。它们在Python的pickle模块中提供，可以通过使用不同的参数和文件流来实现不同的功能。使用它们可以方便地处理对象的持久化和传输需求。

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