Python高级编程-序列化
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：
1 dict1 = {'name': 'Rob', 'age': 19, 'score': 90}可以随时修改变量，比如把age改成20，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19。很多游戏有存档的功能，就是使用的序列化，将用户的状态保存为文件，下次读取。
(一)pickle
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成bytes类型：
1 #!/usr/bin/env python2 # -*- coding: UTF-8 -*-
3 import pickle
4
5 # pickle dumps, 把任意对象序列化成一个bytes类型
6 dict1 = {'name': 'Rob', 'age': 19, 'score': 90}
7 result = pickle.dumps(dict1)
8 print(result, type(result))
运行结果：
1 b'\x80\x03}q\x00(X\x04\x00\x00\x00nameq\x01X\x03\x00\x00\x00Robq\x02X\x05\x00\x00\x00scoreq\x03KZX\x03\x00\x00\x00ageq\x04K\x13u.' <class 'bytes'>
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：
1 # pickle dump, 直接把对象序列化后写入一个file-like Object2 f1 = open("students.txt", 'wb')
3 pickle.dump(dict1, f1) # 第二个参数是文件句柄,先用open()获取,open的方式为'wb'-只写字节
4 f1.close()
看看写入的students.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:
1 �}q (X nameqX RobqX scoreqKZX ageqKu.
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:
1 # pickle loads, 反序列化出对象2 dict2 = pickle.loads(result)
3 print(dict2, type(dict2))
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：
1 # pickle load 从一个file-like Object中直接反序列化出对象2 f1 = open("students.txt", 'rb') # 参数是文件句柄，用open()获取, open的方式为'rb'-只读字节
3 dict2 = pickle.load(f1) #
4 f1.close()
5 print(dict2,type(dict2))
最后的结果都能得到原来的字典：
1 {'name': 'Rob', 'score': 90, 'age': 19} <class 'dict'>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。
(二)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：
1 # json dumps, 方法返回一个str2 dict1 = {'name': 'Rob', 'age': 19, 'score': 90}
3 result = json.dumps(dict1)
4 print(result, type(result))
运行结果：
{"age": 19, "name": "Rob", "score": 90} <class '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：
1 # json dump， 序列化写入file-like Object2 f1 = open('students.txt', 'w')
3 json.dump(dict1, f1) # json.dump序列化的结果是str，所以open需要以'w' 'r'的方式
4 f1.close()
文件内容如下：
{"age": 19, "name": "Rob", "score": 90}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：
1 # json loads, 把JSON的字符串反序列化2 dict2 = json.loads(result)
3 print(dict2, type(dict2))
1 # json load, 从file-like Object中读取字符串并反序列化2 f1 = open('students.txt', 'r')
3 dict2 = json.load(f1)
4 print(dict2, type(dict2))
5 f1.close()
运行结果：
{'age': 19, 'name': 'Rob', 'score': 90} <class '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。
(三)对自定义类序列化
上面是对基本类型的序列化，pickle和json都可以实现，假如自定义如下的students类，我们想对students类的实例序列化呢？
1 class Student(object):2 def __init__(self, name, age, score):
3 self.name = name
4 self.age = age
5 self.score = score
6
7 s1 = Student('Rob', 19, 90)
我们可以用pickle的dumps()和loads()对其进行序列化和反序列化：
result = pickle.dumps(s1)print(result, type(result))
s2 = pickle.loads(result)
print(s2, type(s2))
运行结果：
b'\x80\x03c__main__\nStudent\nq\x00)\x81q\x01}q\x02(X\x0f\x00\x00\x00_Student__scoreq\x03KZX\x0e\x00\x00\x00_Student__nameq\x04X\x03\x00\x00\x00Robq\x05X\r\x00\x00\x00_Student__ageq\x06K\x13ub.' <class 'bytes'><__main__.Student object at 0x0070EFD0> <class '__main__.Student'>
我们试试用json序列化：
s1 = Student('Rob', 19, 90)result = json.dumps(s1)
print(result)
运行代码，毫不留情地得到一个TypeError：
TypeError: <__main__.Student object at 0x0222E870> 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：
1 def student_2_dict(student_obj):2 dict_student = {'name': student_obj.name, 'age': student_obj.age, 'score': student_obj.score}
3 return dict_student
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：
1 result = json.dumps(s1, default=student_2_dict)2 print(result)
运行结果：
{"age": 19, "name": "Rob", "score": 90}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，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：
1 print(json.dumps(s1,default=lambda obj: obj.__dict__))
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：
1 def dict_2_student(d):2 s = Student(d['name'], d['age'], d['score'])
3 return s
然后用loads反序列化：
1 d = json.loads(result)2 s2 = dict_2_student(d)
3 print(s2)
运行结果：
<__main__.Student object at 0x021F87F0>
这里需要注意如下的问题，假如我在定义Students类时，把name,age,score定义为私有成员时：
class Student(object):def __init__(self, name, age, score):
self.__name = name
self.__age = __age
self.__score = __score
因为类的私有成员在类外部不能访问，在函数 student_2_dict(student_obj)内:
1 def student_2_dict(student_obj):2 dict_student = {'name': student_obj.__name, 'age': student_obj.__age, 'score': student_obj.__score}
3 return dict_student
将会报错： AttributeError: 'Student' object has no attribute '__name'
因此上面通过定义函数方法就不能用了，使用类实例的__dict__属性的方法虽然可用，但是我们看到序列化的结果已经变了：
{"_Student__score": 90, "_Student__age": 19, "_Student__name": "Rob"}这是因为我们在python中可以通过“_类名__字段名” 强制访问私有字段。
再如果我们在类中定义了__slot__呢(__slot__限制类的实例动态绑定字段)？
1 class Student(object):2 __slots__ = ('__name', '__age', '__score')
3
4
5 def __init__(self, name, age, score):
6 self.__name = name
7 self.__age = age
8 self.__score = score
我们再执行代码：
1 s1 = Student('Rob', 19, 90)2 print(json.dumps(s1, default=lambda obj: obj.__dict__))
程序报错如下： AttributeError: 'Student' object has no attribute '__dict__'
因此我们在对自定义类序列化的时候，最好用pickle来实现。
以上是 Python高级编程-序列化 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/388902.html
