Python学习--14 序列化

拼搏现实的明天。 2022-07-12 01:19 149阅读 0赞

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。

## pickle ##

pickle是Python语言特定的序列化模块，序列化的内容只能是Python才能反序列化。

pickle.dumps(obj) #把任意对象序列化成一个bytes pickle.dump(obj, fp) #序列化到file-like Object（例如文件）里 pickle.loads(bytes_obj) #反序列化 pickle.load(fp) #从file-like Object（例如文件）里反序列化

示例：

# coding: utf-8 import pickle d = dict(name='Bob', age=20, score=88) print(pickle.dumps(d)) # 将序列化的bytes内容保存到文件中： fp = open('pickle.data', 'wb') pickle.dump(d, fp)

输出：

b'\x80\x03}q\x00(X\x05\x00\x00\x00scoreq\x01KXX\x04\x00\x00\x00nameq\x02X\x03\x00\x00\x00Bobq\x03X\x03\x00\x00\x00ageq\x04K\x14u.'

反序列化：

# coding: utf-8 import pickle fp = open('pickle.data', 'rb') print(pickle.load(fp))

输出：

{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}

如果要把序列化搞得更通用、更符合Web标准，就可以使用`json`模块。

## JSON ##

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。

json.dumps(obj) #序列化 json.dump(obj, fp) #序列化到file-like Object（例如文件）里 json.loads(str) #反序列化 json.load(fp) #从file-like Object（例如文件）里反序列化

示例：

# coding: utf-8 import json d = dict(name='Bob', age=20, score=88) print(json.dumps(d))

输出：

{"age": 20, "name": "Bob", "score": 88}

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：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>JSON类型</th> 
   <th>Python类型</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>{}</td> 
   <td>dict</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>[]</td> 
   <td>list</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>"string"</td> 
   <td>str</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>1234.56</td> 
   <td>int或float</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>true/false</td> 
   <td>True/False</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>null</td> 
   <td>None</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>