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这篇文章给大家介绍Python中怎么实现序列化与反序列化,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。
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:
In [1]: import pickle In [2]: d = dict(name='Bob', age=20, score=88) In [3]: pickle.dumps(d) Out[3]: b'\x80\x04\x95$\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00}\x94(\x8c\x04name\x94\x8c\x03Bob\x94\x8c\x03age\x94K\x14\x8c\x05score\x94KXu.'
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:
In [5]: f = open('dump.txt', 'wb') In [6]: d = dict(name='Bob', age=20, score=88) In [7]: pickle.dump(d, f) In [8]: 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:
In [23]: f = open('dump.txt', 'rb') In [24]: d = pickle.load(f) In [25]: f.close() In [26]: d Out[26]: {'name': 'Bob', 'age': 20, 'score': 88}
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。
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:
In [27]: import json In [28]: d = dict(name='Bob', age=20, score=88) In [29]: json.dumps(d) Out[29]: '{"name": "Bob", "age": 20, "score": 88}' In [30]: type(json.dumps(d)) Out[30]: str
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:
In [31]: json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}' In [32]: json.loads(json_str) Out[32]: {'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'} In [33]: type(json.loads(json_str)) Out[33]: dict
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。
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: Object of type Student 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:
In [40]: s.name Out[40]: 'Bob' In [41]: s.age Out[41]: 20 In [42]: s.score Out[42]: 88
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))
不过,下次如果遇到一个 Teacher 类的实例,照样无法序列化为 JSON。再写一个函数 也可以,但是我们可以偷个懒,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'])
运行结果如下:
In [48]: json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}' In [49]: def dict2student(d): ...: return Student(d['name'], d['age'], d['score']) ...: In [50]: print(json.loads(json_str, object_hook=dict2student)) <__main__.Student object at 0x1065c6f70>
打印出的是反序列化的 Student 实例对象。
对中文进行 JSON 序列化时,json.dumps()
提供了一个 ensure_ascii
参数,观察该参数对结果的影响:
import json obj = dict(name='小明', age=20) s = json.dumps(obj, ensure_ascii=True) print(s)
关于Python中怎么实现序列化与反序列化就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。
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