python序列化与反序列化

最新推荐文章于 2024-04-11 15:24:39 发布

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本文介绍了Python中序列化与反序列化的概念及其应用场景，包括使用pickle和json模块进行数据的持久化存储和读取的方法。

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1、序列化
程序运行的过程中，所有变量都是在内存中操作的，当程序一旦执行完毕，结束退出后，变量占有的内存就被操作系统回收了。因此我们需要将某些数据持久化存储到磁盘中，下次运行的时候从磁盘中读取相关数据。
我们将变量从内存中变成可以存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫做pickling，在其它语言中也称之为 serialization、marshaling、flattening等等，说的都是一个意思。反之，则为反序列化，称之为unpickling，把变量内容从序列化的对象重新读取到内存中。
序列化

import pickle
dict = dict(name='lcj', age = 18)
str = pickle.dumps(dict)
# str输出 ：b'\x80\x03}q\x00(X\x03\x00\x00\x00ageq\x01K\x12X\x04\x00\x00\x00nameq\x02X\x03\x00\x00\x00lcjq\x03u.'
print(str)
# 序列化到文件中
f = open(os.path.join(os.path.abspath('.'), '1.txt'), 'wb')
pickle.dump(dict, f)

反序列化

f1 = open(os.path.join(os.path.abspath('.'), '1.txt'), 'rb')
try:
    # 将刚才序列化的内容加载到内存中
    str = pickle.load(f1)
except EOFError:
    pass
f1.close()
print(str)

由pickle序列化后的内容是看不懂的，只有python可以看懂。所以如果我们有一个文件现在存下来，并且日后要在其他地方用到的话，我们可以用JSON来做序列化。Python的数据结构跟Json有非常完美的兼容：
这里写图片描述

import json

# 定义dict字典对象
d1 = {'name':'lichaojun', 'age':'12'}
str = json.dumps(d1) # 调用json的dumps函数进行json序列化处理
print(str)

# 调用json的loads函数进行反序列化处理
d2 = json.loads(str)

import json
d1 = {'name':'lichaojun', 'age':'12'}
# 将dict写入到文件中，写入到文件中后是json字符串
json.dump(d1, open(os.path.join(os.path.abspath('.'), '3.txt'), 'w'))
# 反序列化
str = json.load(open(os.path.join(os.path.abspath('.'), '3.txt'), 'r'))