• python学习笔记 序列化


    在程序运行的过程中,所有的变量都是在内存中,比如,定义一个dict:

    d = dict(name='Bob', age=20, score=88)

    可以随时修改变量,比如把name改成'Bill',但是一旦程序结束,变量所占用的内存就被操作系统全部回收。如果没有把修改后的'Bill'存储到磁盘上,下次重新运行程序,变量又被初始化为'Bob'

    我们把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化,在Python中叫pickling,在其他语言中也被称之为serialization,marshalling,flattening等等,都是一个意思。

    序列化之后,就可以把序列化后的内容写入磁盘,或者通过网络传输到别的机器上。

    反过来,把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化,即unpickling。

    Python提供了pickle模块来实现序列化。

    首先,我们尝试把一个对象序列化并写入文件:

    >>> import pickle
    >>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
    >>> pickle.dumps(d)
    b'x80x03}qx00(Xx03x00x00x00ageqx01Kx14Xx05x00x00x00scoreqx02KXXx04x00x00x00nameqx03Xx03x00x00x00Bobqx04u.'

    pickle.dumps()方法把任意对象序列化成一个bytes,然后,就可以把这个bytes写入文件。或者用另一个方法pickle.dump()直接把对象序列化后写入一个file-like Object:

    >>> f = open('dump.txt', 'wb')
    >>> pickle.dump(d, f)
    >>> f.close()

    看看写入的dump.txt文件,一堆乱七八糟的内容,这些都是Python保存的对象内部信息。

    当我们要把对象从磁盘读到内存时,可以先把内容读到一个bytes,然后用pickle.loads()方法反序列化出对象,也可以直接用pickle.load()方法从一个file-like Object中直接反序列化出对象。我们打开另一个Python命令行来反序列化刚才保存的对象:

    >>> f = open('dump.txt', 'rb')
    >>> d = pickle.load(f)
    >>> f.close()
    >>> d
    {'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}

    变量的内容又回来了!

    当然,这个变量和原来的变量是完全不相干的对象,它们只是内容相同而已。

    Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样,就是它只能用于Python,并且可能不同版本的Python彼此都不兼容,因此,只能用Pickle保存那些不重要的数据,不能成功地反序列化也没关系。

    JSON

    如果我们要在不同的编程语言之间传递对象,就必须把对象序列化为标准格式,比如XML,但更好的方法是序列化为JSON,因为JSON表示出来就是一个字符串,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。JSON不仅是标准格式,并且比XML更快,而且可以直接在Web页面中读取,非常方便。

    JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象,JSON和Python内置的数据类型对应如下:

    JSON类型 Python类型
    {} dict
    [] list
    "string" str
    1234.56 int或float
    true/false True/False
    null None

    Python内置的json模块提供了非常完善的Python对象到JSON格式的转换。我们先看看如何把Python对象变成一个JSON:

    >>> import json
    >>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
    >>> json.dumps(d)
    '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'

    dumps()方法返回一个str,内容就是标准的JSON。类似的,dump()方法可以直接把JSON写入一个file-like Object

    要把JSON反序列化为Python对象,用loads()或者对应的load()方法,前者把JSON的字符串反序列化,后者从file-like Object中读取字符串并反序列化:

    >>> json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
    >>> json.loads(json_str)
    {'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}

    JSON进阶

    Python的dict对象可以直接序列化为JSON的{},不过,很多时候,我们更喜欢用class表示对象,比如定义Student类,然后序列化:

    import json
    
    class Student(object):
        def __init__(self, name, age, score):
            self.name = name
            self.age = age
            self.score = score
    
    s = Student('Bob', 20, 88)
    print(json.dumps(s))

    运行代码,毫不留情地得到一个TypeError

    Traceback (most recent call last):
      ...
    TypeError: <__main__.Student object at 0x10603cc50> is not JSON serializable

    错误的原因是Student对象不是一个可序列化为JSON的对象。

    如果连class的实例对象都无法序列化为JSON,这肯定不合理!

    别急,我们仔细看看dumps()方法的参数列表,可以发现,除了第一个必须的obj参数外,dumps()方法还提供了一大堆的可选参数:

    https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps

    这些可选参数就是让我们来定制JSON序列化。前面的代码之所以无法把Student类实例序列化为JSON,是因为默认情况下,dumps()方法不知道如何将Student实例变为一个JSON的{}对象。

    可选参数default就是把任意一个对象变成一个可序列为JSON的对象,我们只需要为Student专门写一个转换函数,再把函数传进去即可:

    def student2dict(std):
        return {
            'name': std.name,
            'age': std.age,
            'score': std.score
        }

    这样,Student实例首先被student2dict()函数转换成dict,然后再被顺利序列化为JSON:

    >>> print(json.dumps(s, default=student2dict))
    {"age": 20, "name": "Bob", "score": 88}

    不过,下次如果遇到一个Teacher类的实例,照样无法序列化为JSON。我们可以偷个懒,把任意class的实例变为dict

    print(json.dumps(s, default=lambda obj: obj.__dict__))

    因为通常class的实例都有一个__dict__属性,它就是一个dict,用来存储实例变量。也有少数例外,比如定义了__slots__的class。

    同样的道理,如果我们要把JSON反序列化为一个Student对象实例,loads()方法首先转换出一个dict对象,然后,我们传入的object_hook函数负责把dict转换为Student实例:

    def dict2student(d):
        return Student(d['name'], d['age'], d['score'])
    >>> json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
    >>> print(json.loads(json_str, object_hook=dict2student))
    <__main__.Student object at 0x10cd3c190>
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Commence/p/5588594.html
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