序列化模块

序列化

概念：将一个对象从内存中转换为可存储（字符串类型）或者可传输（bytes）类型的过程

Python中叫pickling

为什么要使用序列化

持久化数据类型
跨平台交互使用
使程序更易维护

json

json格式在各个语言中都可以通用的序列化格式，在json中，所有的字符串必须为“”(双引号)

Json类型	Python类型
{}	dict
[]	list
“string”	str
1234.56	int/float
true/false	True/False
null	None

json优缺点

优点：所有的数据类型是各语言通用的
缺点：
- json只支持比较少的数据类型
- 对数据类型的约束十分严格
  - 字典中的key必须是字符串
  - json只支持列表，字典，数值，字符串以及布尔值

四个功能

dumps
dump
loads
load

>>> import json
# 序列化
>>> dic={'name':1,'age':2,'type':3}
>>> sr_dic=json.dumps(dic)   # 序列化，将字典转换为一个人字符串
>>> type(sr_dic)
<class 'str'>
>>> print(sr_dic)
{"name": 1, "age": 2, "type": 3}
>>> dic
{'name': 1, 'age': 2, 'type': 3}
>>> sr_dic
'{"name": 1, "age": 2, "type": 3}'
>>>
# 反序列化
>>> dic1=json.loads(sr_dic)
>>> type(dic1)
<class 'dict'>
>>> dic1
{'name': 1, 'age': 2, 'type': 3, '5': 6}
>>>

>>> dic={'seq':(1,2,3)}
>>> dic1=json.dumps(dic)  # 输入元组，序列化时强转成列表，若元组作为字典的键，报错
>>> dic1
'{"seq": [1, 2, 3]}'

如果把数据类型直接序列化写入文件中，可以用dump和load方法

import json
dic={"name": 1, "age": 2, "type": 3, "5": 6}
dic1={"name": 2, "age": 3, "type": 4, "5": 7}
with open('dump_json','w') as f:str_dic1=json.dumps(dic)str_dic2=json.dumps(dic1)f.write(str_dic1+'\n')f.write(str_dic2 + '\n')with open('dump_json') as f:for line in f:ret=json.loads(line)print(ret)# {'name': 1, 'age': 2, 'type': 3, '5': 6}
# {'name': 2, 'age': 3, 'type': 4, '5': 7}
# 写入文件dump_json

pickle

只用于Python

内存中结构化的数据<—>格式pickle<—>bytes类型<—>保存在文件或基于网络传输

pickle优缺点

优点
- 支持python中的几乎所有类型
- pickle会把数据类型序列化为bytes类型
缺点
- 只支持python

模块提供四个功能

序列化
- dumps()
- dump()
反序列化
- loads()
- load()

import pickle
dic={"name": 1, "age": 2, "type": 3, "5": 6}
dic1=pickle.dumps(dic)
print(type(dic1),dic1)
dic2=pickle.loads(dic1)
print(type(dic2),dic2)with open('pickle_test','wb') as f:    # 读写均为二进制pickle.dump(dic,f)
with open('pickle_test','rb') as f:ret1=pickle.load(f)print(ret1)<class 'bytes'> b'\x80\x03}q\x00(X\x04\x00\x00\x00nameq\x01K\x01X\x03\x00\x00\x00ageq\x02K\x02X\x04\x00\x00\x00typeq\x03K\x03X\x01\x00\x00\x005q\x04K\x06u.'
<class 'dict'> {'name': 1, 'age': 2, 'type': 3, '5': 6}
ss {'name': 1, 'age': 2, 'type': 3, '5': 6}

dump(dic,f)
with open(‘pickle_test’,‘rb’) as f:
ret1=pickle.load(f)
print(ret1)

<class ‘bytes’> b’\x80\x03}q\x00(X\x04\x00\x00\x00nameq\x01K\x01X\x03\x00\x00\x00ageq\x02K\x02X\x04\x00\x00\x00typeq\x03K\x03X\x01\x00\x00\x005q\x04K\x06u.’
<class ‘dict’> {‘name’: 1, ‘age’: 2, ‘type’: 3, ‘5’: 6}
ss {‘name’: 1, ‘age’: 2, ‘type’: 3, ‘5’: 6}

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