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Python学习--序列化

2021/1/13 19:45:10 文章标签: 测试文章如有侵权请发送至邮箱809451989@qq.com投诉后文章立即删除

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(nameBob, age20, score88)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…

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。

序列化后,就可以吧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'\x80\x03}q\x00(X\x03\x00\x00\x00ageq\x01K\x14X\x05\x00\x00\x00scoreq\x02KXX\x04\x00\x00\x00nameq\x03X\x03\x00\x00\x00Bobq\x04u.'

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的格式,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,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		intfloat
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'}

由于JSON标准规定JSON编码是UTF-8,所以我们总是能正确地在Python的str与JSON的字符串之间转换。

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。

如果脸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()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时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化为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.dump(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__slot__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'])

运行结果如上:

>>> json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
>>> print(json.loads(json_str, object_hook=dict2student))
<__main__.Student object at 0x10cd3c190>

本文链接: http://www.dtmao.cc/news_show_600173.shtml

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