python中的序列化_一文了解Python序列化

程序运行时，所有的变量都储存在内存中，程序结束运行时，这些占用的内存将被系统回收，无法长期储存，将这些变量转换为可储存或可通过网络传输的过程称之为序列化(pickling)，序列化后就可以将它们储存在磁盘或通过网络进行传输。

1.pickle序列化

Python提供了pickle模块来实现变量的序列化，这个模块可以将变量转换成字节码(bytes)形式储存，还能将储存的序列化字节码重新还原成数据对象；

注意：pickle仅能用于python程序之间交换数据，且不同的版本之间并不兼容，需要和其他程序进行通信时，请使用json序列化，它可以在不同编程语言间共享数据。

a.pickle普通对象序列化

先来看一个小实例，使用pickle模块，将几个不同的对象序列化，这些序列化后的对象可用于网络传输或储存到磁盘文件中：#!/usr/bin/env python3

#coding=utf-8

import os

import pickle

#创建一个字典对象和一个字符串对象

d=dict(one=1,two=2,three=3)

s="python"

print(d) #输出{'three': 3, 'two': 2, 'one': 1}

print(s) #输出

#将这两个对象序列化，nd和ns仅保存在内存中，可用于网络传输

nd=pickle.dumps(d)

ns=pickle.dumps(s)

print(nd) #输出字节码"b'\x80\x03}q\x00...."

print(ns) #输出字节码"b'\x80\x03X\x11...."

#将序列化后的对象重新还原成数据(假设接收端接收到这些数据后，就能够这样还原)

nd=pickle.loads(nd)

ns=pickle.loads(ns)

print(nd) #输出{'three': 3, 'two': 2, 'one': 1}

print(ns) #输出

#创建一个文件testfile，接收字节码(wb)，将d对象中的数据写入其中，

#用于本地不同应用程序之间数据交换(此时如果我们打开testfile文件，

#就会看到一些类似乱码一样的字符，实际上是d对象序列化后的数据)

with open("testfile","wb") as f1:

pickle.dump(d,f1)

#从testfile文件中读取字节码，还原成数据

if os.path.isfile("testfile"):

with open("testfile","rb") as f2:

print(f2.read()) #输出"b'\x80\x03}q\x0...."

#因为上一步读取了数据，指针位置要重新设置成起始位置，

#这仅仅是为了演示给大家看，上面print和seek这两句可以不写

f2.seek(0)

d=pickle.load(f2) #读取f2中的数据还原

print(d) #输出{'three': 3, 'two': 2, 'one': 1}

总结：仅在内存中序列化和还原，使用dumps()和loads()，要将数据序列化后保存到文件中使用dump()，从文件中还原数据使用load()，两者只有一个s的区别，注意不要混淆。

b.pickle类序列化

有时候我们可能要传输或保存一个类对象与其中所有的数据，python中实现类的序列化十分简单，与对象序列化没有什么区别，请看下面的实例：#!/usr/bin/env python3

#coding=utf-8

import pickle

########

class A:

#--------

def __init__(self,name="py",website="python"):

self.name=name

self.website=website

x=A()

x.name="晴刃"

#序列化类实例x，可用于网络传输

nx=pickle.dumps(x)

print(nx) #输出"b'\x80\x03c__main__...."

#还原数据

nx=pickle.loads(nx)

print(nx) #输出"<__main__.a>"

#将类对象序列化后保存到磁盘文件中，可用于程序间数据交换

with open("testfile","wb") as f1:

pickle.dump(x,f1)

#读取文件中的数据还原

with open("testfile","rb") as f1:

y=pickle.load(f1)

print(y.name) #输出"晴刃"

print(y.website) #输出

2.json序列化

如果要在不同的编程语言之间传递对象，可以使用python的json模块对数据进行序列化，json序列化后所有数据都被表示成字符串形式，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输，但在类数据转换时会稍微有点麻烦，没有pickle那么方便。

a.json普通对象序列化#!/usr/bin/env python3

#coding=utf-8

import json

#创建一个字典对象和一个浮点数对象

d=dict(one=1,two=2,three=3)

f=3.14

print(type(d)) #

print(type(f)) #

#普通对象的序列化与pickle相同

nd=json.dumps(d)

nf=json.dumps(f)

#转换后所有对象都变成了字符串类型

print(type(nd))

print(type(nf))

print(nd) #"{"three": 3, "two": 2, "one": 1}"

print(nf) #"3.14"

#还原数据

nd=json.loads(nd)

nf=json.loads(nf)

print(type(nd)) #

print(type(nf)) #

#将d对象序列化后储存到testfile文件中

with open("testfile","w") as f1:

json.dump(d,f1)

#从testfile文件中读取数据并还原

with open("testfile","r") as f1:

y=json.load(f1)

print(type(y)) #

b.json类序列化

使用json序列化类会稍显复杂，因为json的dump方法不知道如何将一个类转换成字符串，需要我们自己指定一个转换函数，请看下面的实例：#!/usr/bin/env python3

#coding=utf-8

import json

class A(object):

def __init__(self,name="py",website="python"):

self.name=name

self.website=website

#初始化一个类实例

a=A()

#创建一个函数，将类A中的对象和数据转换成字典的形式返回

def  classA2dict(c):

return {"name":c.name,"website":c.website}

#将a使用json序列化，参数default告诉python解释器，将前面的对象a传递给后面的classA2dict函数处理，

#classA2dict函数会返回一个字典类型，这个类型中包含了实例a中所有对象和数据的"键值对"，

#然后dumps函数将这个返回的字典类型序列化成字符串类型

x=json.dumps(a,default=classA2dict)

#如果想偷懒不写classA2dict函数，有一种简便方法，使用匿名函数，并且调用基类的__dict__函数，

#这个函数会完成和classA2dict函数相同的功能，即将一个类的所有属性转换成字典"键值对"的形式

#x=json.dumps(a,default=lambda obj:obj.__dict__)

print(type(x)) #

print(x) #"{"website": "python", "name": "py"}"

#字典类型转换成类返回

def dict2classA(d):

return A(d["name"],d["website"])

#将json序列后的数据还原成类，object_hook参数将x转换成字典类型，并传递给dict2classA函数处理，

#dict2classA函数会读取这个字典中的每个键，将值传入A类进行初始化，返回一个类对象

x=json.loads(x,object_hook=dict2classA)

print(type(x)) #

print(x.website)

#将序列化的类写入文件testfile中

with open("testfile","w") as f1:

json.dump(a,f1,default=classA2dict)

#读取testfile中的数据还原

with open("testfile","r") as f2:

y=json.load(f2,object_hook=dict2classA)

print(y.name)

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