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Python序列化与反序列 Python序列化与反序列化相关知识总结

AI悦创   2021-06-08 我要评论
想了解Python序列化与反序列化相关知识总结的相关内容吗,AI悦创在本文为您仔细讲解Python序列化与反序列的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:Python序列化,python反序列,下面大家一起来学习吧。

Python序列化与反序列

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。

未命名表单.png

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。

image.png

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。

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 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。

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: 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。

练习

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)

小结

Python 语言特定的序列化模块是pickle,但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 模块的 dumps()loads() 函数是定义得非常好的接口的典范。当我们使用时,只需要传入一个必须的参数。但是,当默认的序列化或反序列机制不满足我们的要求时,我们又可以传入更多的参数来定制序列化或反序列化的规则,既做到了接口简单易用,又做到了充分的扩展性和灵活性。


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