python学习笔记 序列化
2016-06-15 18:50
323 查看
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:
可以随时修改变量,比如把
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。
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
首先,我们尝试把一个对象序列化并写入文件:
看看写入的
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
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:
Python内置的
要把JSON反序列化为Python对象,用
运行代码,毫不留情地得到一个
错误的原因是
如果连
别急,我们仔细看看
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
可选参数
这样,
不过,下次如果遇到一个
因为通常
同样的道理,如果我们要把JSON反序列化为一个
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。
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:
>>> import pickle >>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88) >>> pickle.dumps(d) b'\x80\x03}q\x00(X\x03\x00\x00\x00ageq\x01K\x14X\x05\x00\x00\x00scoreq\x02KXX\x04\x00\x00\x00nameq\x03X\x03\x00\x00\x00Bobq\x04u.'
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:
>>> f = open('dump.txt', 'wb') >>> pickle.dump(d, f) >>> 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。
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:
>>> f = open('dump.txt', 'rb') >>> d = pickle.load(f) >>> f.close() >>> d {'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}
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 |
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:
>>> 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'}
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: <__main__.Student object at 0x10603cc50> 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:
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'])
>>> json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}' >>> print(json.loads(json_str, object_hook=dict2student)) <__main__.Student object at 0x10cd3c190>
相关文章推荐
- Python之DNS域名轮询业务监控
- 从BUG工具redmine上获取数据后借助python模块pycha 画出BUG分析类报表,利用xlsxwriter
- python操作mysql
- Python2 编码
- python编译错误:Ignoring ensurepip failure: pip 8.1.1 requires SSL/TLS
- 在win8环境下如何安装numpy和scipy包
- 基于pycharm的python开发配置
- python环境下使用tab自动补全命令
- python环境下使用tab自动补全命令
- 从零开始:用Python实现KNN算法
- python 内联函数
- python自动生成执行集群操作脚本
- python包的各种安装问题汇总
- 最近在学python web初体验
- Python学习笔记 —— 类
- [ 每日一课】 Python官方文档 1 -- 简介
- python释放内存(2)
- Python 获得命令行参数的方法
- python 释放内存(1)
- Python连接Hive