浅析Python 序列化与反序列化

序列化是将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程。在序列化期间，对象将其当前状态（存在内存中）写入到临时或持久性存储区（硬盘）。以后，可以通过从存储区中读取或反序列化对象的状态，重新创建该对象。

实现对象的序列化和反序列化在python中有两种方式：json 和 pickle。

其中json用于字符串 和 python数据类型间进行转换，pickle用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换，pickle是python特有的。

1、JSON序列化：json.dumps()

info = { 'name':'tj', 'age':22}import jsonprint(info)print(type(info))print(json.dumps(info))print(type(json.dumps(info)))f = open('test.txt','w')# f.write(info) # TypeError: write() argument must be str, not dictf.write(json.dumps(info)) # 正常写入文件 f.write(json.dumps(info)) 等价于 json.dump(info, f)f.close()>>>{’name’: ’tj’, ’age’: 22}<class ’dict’>{'name': 'tj', 'age': 22}<class ’str’>

2、JSON反序列化：json.loads()

f = open('test.txt','r')# print(f.read()['age']) #TypeError: string indices must be integersdata = json.loads(f.read()) # data = json.loads(f.read()) 等价于 data = json.load(f)print(data['age'])f.close()>>>22

注意：对于以下这种情况json就不能处理了

import jsondef hello(name): print('hello,',name)info = { 'name':'tj', 'age':22, 'func':hello}f = open('test2.txt','w')f.write(json.dumps(info)) #TypeError: Object of type function is not JSON serializablef.close()

所以：json用于字符串 和 python数据类型间进行转换

3、pickle序列化：pickle.dumps()

import pickledef hello(name): print('hello,',name)info = { 'name':'tj', 'age':22, 'func':hello}print(pickle.dumps(info)) #可见pickle序列化的结果输出为二进制，所以应使用wb的方式往文件中写f = open('test2.txt','wb')f.write(pickle.dumps(info)) # 等价于 pickle.dump(info,f)f.close()>>>b’x80x04x957x00x00x00x00x00x00x00}x94(x8cx04namex94x8cx04alexx94x8cx03agex94Kx16x8cx04funcx94x8cx08__main__x94x8cx05hellox94x93x94u.’

对于函数hello，序列化的不是内存地址，而是整个数据对象，函数可以序列化。

4、pickle反序列化：pickle.loads()

f = open('test2.txt','rb')data = pickle.loads(f.read()) # 等价于data = pickle.load(f)print(data)print(data['name'])print(data['func'])>>>{’name’: ’tj’, ’age’: 22, ’func’: <function hello at 0x00000179EF69C040>}tj<function hello at 0x00000179EF69C040>

5、多次序列化与反序列化

1）json

import jsoninfo = { 'name':'tj', 'age':22}f = open('test3.txt','w')f.write(json.dumps(info))info[’age’] = 21f.write(json.dumps(info))f.close()# >>>序列化两次后test3中的内容test3.txt: {'name': 'tj', 'age': 22}{'name': 'tj', 'age': 21}f = open('test3.txt','r')# 报错，py3以上，多次dumps的文件反序列化报错，py2多次dumps的文件也能被反序列化，先序列化的先被反序列化data = json.loads(f.read()) # json.decoder.JSONDecodeErrorf.close()print(data)

2）pickle

import pickleinfo = { 'name':'tj', 'age':22}f = open('test2.txt','wb')f.write(pickle.dumps(info)) # 等价于 pickle.dump(info,f)info['sex'] = '女'f.write(pickle.dumps(info)) # 等价于 pickle.dump(info,f)f.close()>>>序列化两次后test2.txt中的内容test2.txt： �� }�(�name?tj?age?u.��%}�(�name?tj?age?K�sex?u.f = open('test2.txt','rb')data = pickle.loads(f.read()) # 第一次反序列化正常# data = pickle.loads(f.read()) # 第二次反序列化：EOFError: Ran out of inputprint(data)print(data['age'])# print(data['sex']) # KeyError: ’sex’

老王：是不是就不能多次序列化呢？那我修改后的数据还需要序列化写入到文件怎么办？

你：当然能多次序列化，把序列化后数据写到多个文件不就好了嘛。

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