数据的保存格式（序列化）

什么是数据序列化？

数据序列化是指将结构化数据转换成允许以共享或存储的格式，并能恢复成原始结构。 在某些情况下，数据序列化的第二个目的是减少数据大小，从而减小对磁盘和带宽的要求。

Flat vs. Nested data

在开始序列化数据之前，确定或决定在数据序列化期间如何结构化数据（扁平或嵌套）是非常重要的。 以下示例中显示了两种风格的差异

扁平风格:

{ "Type" : "A","field1": "value1", "field2": "value2", "field3": "value3" }

嵌套风格:

{"A"
    { "field1": "value1", "field2": "value2", "field3": "value3" } }

序列化文本

简单文件（扁平数据）

repr

Python 中的 repr 方法接收单个对象参数，返回输入的可打印形式：

# 扁平文本作为输入
a =  { "Type" : "A", "field1": "value1", "field2": "value2", "field3": "value3" }

# 相同的输入可以读取自文件
a = open('/tmp/file.py', 'r')

# 返回输入的可打印形式
# 输出也能够写入文件
print(repr(a))

# 使用repr将内容写入文件
with open('/tmp/file.py') as f:f.write(repr(a))

ast.literal_eval

literal_eval 方法安全地解析Python数据类型表达式并求值。其支持的数据类型有：字符串、数字、元组、列表、字典、布尔和None。

with open('/tmp/file.py', 'r') as f: inp = ast.literal_eval(f.read())

CSV 文件 (扁平数据)

Python 中的 CSV 模块实现了读取和写入CSV形式的表格数据的类。

读取的简单例子：

# 从文件中读取CSV数据
import csv
with open('/tmp/file.csv', newline='') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        print(row)

写入的简单例子：

# 将CSV数据写入文件
import csv
with open('/temp/file.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(iterable)

YAML (嵌套数据)

Python 中有许多第三方库用来解析和读取/写入 YAML 文件，例子如下：

# 使用load方法从文件中读取 YAML 内容
import yaml
with open('/tmp/file.yaml', 'r', newline='') as f:
    try:
        print(yaml.load(f))
    except yaml.YAMLError as ymlexcp:
        print(ymlexcp)

JSON 文件 (嵌套数据)

Python 的 JSON 模块可以用来读取和写入 JSON 模块。示例如下：

读取：

# 从文件中读取 JSON 内容
import json
with open('/tmp/file.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

写入：

# 使用 dump 方法将 JSON 内容写入文件
import json
with open('/tmp/file.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f, sort_keys=True)

XML (嵌套数据)

Python 中 XML 的解析可以使用 xml 库。

示例：

# 从文件中读取 XML 内容
import xml.etree.ElementTree as ET
tree = ET.parse('country_data.xml')
root = tree.getroot()

二进制

NumPy Array (扁平数据)

python 的 NumPy 数组可以将数据序列化成字节形式，或从字节形式的数据反序列化。

示例：

import NumPy as np

# 将 NumPy 数组转换为字节形式
byte_output = np.array([ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ]).tobytes()

# 将字节形式转换回 NumPy 数组
array_format = np.frombuffer(byte_output)

Pickle (扁平数据)

Python原生的数据序列化模块称为 Pickle 。

示例：

import pickle

# 示例字典
grades = { 'Alice': 89, 'Bob': 72, 'Charles': 87 }

# 使用 dumps 将对象转换为序列化字符串
serial_grades = pickle.dumps( grades )

# 使用 loads 反序列化为对象
received_grades = pickle.loads( serial_grades )