python序列化

本文介绍Python中序列化的基本概念,包括pickle模块的使用,以及如何将Python对象序列化为JSON格式,同时深入探讨了自定义序列化规则的方法。

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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。

把一个对象序列化并写入文件:

import pickle >>> d = dict(name='Bob', age=20, 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:

 

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。

反序列化刚才保存的对象:

>>> f = open('dump.txt', 'rb') >>> d = pickle.load(f) >>> f.close() >>> d {'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}

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只能用于Python,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

把Python对象变成一个JSON:

import json d = dict(name='Bob', age=20, score=88) json.dumps(d) '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'

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"}' >>> json.loads(json_str) {'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}

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:参考廖雪峰网站

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:

如果直接定义一个类进行序列化会报错:

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))

原因是Student对象不是一个可序列化为JSON的对象。

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:

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:

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

不过,下次如果遇到一个Teacher类的实例,照样无法序列化为JSON。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:

>>> json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}' >>> print(json.loads(json_str, object_hook=dict2student)) <__main__.Student object at 0x10cd3c190>

打印出的是反序列化的Student实例对象。

总结:

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()和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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