python3（三十八） serialize

概述""" """__author__on__ = ‘shaozhiqi 2019/9/24‘# !/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-# 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)# 我们把变量从内存中变成可存储或

"""  """__author__on__ = ‘shaozhiqi  2019/9/24‘# !/usr/bin/env python3# -*- Coding: utf-8 -*-# 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)# 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# 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。import pickled = dict(name=‘Bob‘,score=88)pickle.dumps(d)# 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。如下：# ?}q (X   nameqX   BobqX   ageqKX   scoreqKXu.# -----------------------------------pickle反序列化------------------------------------# 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()print(d)  # {‘name‘: ‘Bob‘,‘age‘: 20,‘score‘: 88}# 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类型        Python类型# {}            dict# []            List# "string"        str# 1234.56        int或float# true/false    True/False# null            None# -----------------Python对象->JsON--------------------------------------------import Jsond = dict(name=‘Bob‘,score=88)Json_d = Json.dumps(d)print(Json_d)  # {"name": "Bob","age": 20,"score": 88}# 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"}‘dictvlaue = Json.loads(Json_str)print(dictvlaue)print(type(dictvlaue))  # <class ‘dict‘># 可以看到转化为了dict类型# ----------------------------------------------------------------------------------# 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 Jsonclass Student(object):    def __init__(self,name,age,score):        self.name = name        self.age = age        self.score = scores = Student(‘Bob‘,20,88)# print(Json.dumps(s))# 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。# 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))  # {"name": "Bob","score": 88}# 那么问题来了，难道我们每转化一个类为Json都需要为其写一个转化函数吗？# 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。print(‘student:‘,Json.dumps(s,default=lambda obj: obj.__dict__))# student: {"name": "Bob","score": 88}# 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,"name": "Bob"}‘student2 = Json.loads(Json_str,object_hook=dict2student)print(‘Json-student:‘,student2.name)  # Json-student: Bob

总结

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