序列化和反序列化
序列化,把对象(数据结构) 序列化成字符串,可以存储在文件中,也就是对象的持久化
反序列化,序列化的反向操作,把经过序列化的对象(数据结构)加载到内存
序列化和反序列的应用及场景:
- 对象的持久化,把内存中的对象以某种形式保存起来,比如用户在退出游戏时游戏的状态 (数据) 被保留,而不用重新来过
- 不同的语言中传递对象并处理,典型的调用API返回一个json字符串,反序列化成Python内置的dict类型,然后可以进行相应的操作
Python中有个两个序列化模块:josn和pickle,主要会用到它们的四个方法
- dump 把python中的对象序列化存储到文件中
- dumps 把python中的对象序列化
- load 从文件中加载经过序列化的对象到内存中
- loads 把经过序列化的对象加载到内存中
json
dumps
>>> import json >>> raw_dict = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} # 原始dict类型(数据) >>> data = json.dumps(raw_dict) # 序列化成str >>> data, type(data) ('{"key1": "value1", "key2": "value2"}', <class 'str'>)
loads
>>> json.loads(data) # 反序列化成内置的dict类型 {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
dump
raw_dict = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} with open('save', 'w') as f: # 将dict类型序列化存储到save文件中 json.dump(obj=raw_dict, fp=f)
序列化到save文件中的对象是这样的
{"key1": "value1", "key2": "value2"}
load
with open('save') as f: # 将save文件中的数据反序列化成内置的dict类型 raw_data = json.load(fp=f) print(raw_data) # 输出 : {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
pickle
python2中有个Cpickle模块是用c实现的pickle,速度比较快,在python3中已经改为了pickle
dumps
>>> try: >>> import Cpickle as pickle >>> except ImportError: >>> import pickle >>> raw_dict = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} # 原始dict类型(数据) >>> data = pickle.dumps(raw_dict) # 序列化成bytes类型 >>> data b'x80x03}qx00(Xx04x00x00x00key1qx01Xx06x00x00x00value1qx02Xx04x00x00x00key2qx03Xx06x00x00x00value2qx04u.'
loads
>>> pickle.loads(data) # 反序列化成内置的dict类型 {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
dump
with open('save.pkl', 'wb') as f: # 将dict类型序列化存储到文件中 pickle.dump(obj=raw_dict, file=f)
序列化到'save.pkl' 文件中是这样的
8003 7d71 0028 5804 0000 006b 6579 3171 0158 0600 0000 7661 6c75 6531 7102 5804 0000 006b 6579 3271 0358 0600 0000 7661 6c75 6532 7104 752e
load
with open('save.pkl', 'rb') as f: raw_data = pickle.load(file=f) # 将'save.pkl'文件中的数据反序列化成内置的dict类型 print(raw_data) # 输出: {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}