python全栈 序列化和反序列化 json/pickle

Python序列化与反序列化:pickle与json模块深度对比 本文全面对比了Python中pickle和json两种数据序列化模块的核心机制、性能特征、安全考量及适用场景。pickle支持复杂Python对象,适合内部通信和临时数据存储,但存在安全风险;json跨语言兼容且人类可读,适合持久化存储和网络传输,但数据类型支持有限。性能测试显示pickle在速度和内存占用上优于json,但json在安全性上更可靠。开发者应根据具体需求选择合适方案:pickle适用于Python内部通信和复杂对象存储,而json更适合跨语言数据交换和持久化存储。 阅读详情

序列化的概念

序列化:内存中的数据类型转换成特定格式的内容,该格式的内容可用于存储或者传输给其他的平台使用。
反序列化:特定格式的内容转换成内存中的数据类型

序列化的用途

1.可用于存档
2.传输给其他平台使用 -- 跨平台数据交互

强调:
	针对用途1的特定格式:一种专用的格式 -- pickle只有python可以识别
	针对用途2的特定格式:一种通用的能够被所有的编程语言识别的格式 -- json

JSON PYTHON 对应数据类型

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

如何序列化和反序列化

import json

# 序列化
json_res = json.dumps([1,'a',True,False])
print(json_res,type(json_res)) # [1, "a", true, false] <class 'str'>
# json 存档
with open('test.json',mode='wt',encoding='utf-8')as f:
    f.write(json_res)


with open('test.json',mode='rt',encoding='utf-8') as f:
    # 读取json格式的数据
    json_r = f.read()
    # 反序列化
    l = json.loads(json_res)
    print(l, type(l))  # [1, 'a', True, False] <class 'list'>

将序列化的结果写入文件的简单方法:

with open('test.json',mode='wt',encoding='utf-8') as f:
    # (要序列化的对象 ,写入的文件) 
    json.dump([1,'a',True,False],f)

从文件读取json格式的字符串进行反序列化的简单方法:

# 相当于 read + loads
with open('test.json', mode='rt', encoding='utf-8') as f:
    l = json.load(f)

json强调

json中字符串格式为双引号:" "

猴子补丁

补丁位置:首次导入的位置,最好的补丁位置为入口文件。
import json
import ujson

json.dumps = ujson.dumps
json.loads = ujson.loads

pickle

详解python pickle中的反序列化漏洞 反序列化过程有漏洞:如果我们反序列化了一个不可信的数据源,那就可能引发反序列化攻击。攻击者可以在序列化的数据里嵌入恶意代码,当你反序列化这个数据时,这些恶意代码就会被执行,可能会导致数据泄露、系统崩溃,甚至让攻击者远程控制你的系统。Pickle模块是Python自带的,它主要用来序列化和反序列化Python对象。你可以用Pickle把任何Python对象(包括复杂的数据结构)保存成字节流,然后在需要的时候再加载回来。Pickle的工作原理Pickle的工作原理其实很简单。 阅读详情

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