python什么叫序列（一文了解Python序列化）

程序运行时           ，所有的变量都储存在内存中  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
，程序结束运行时










，这些占用的内存将被系统回收
  
  
  
  
  
 ，无法长期储存  
  
  
  
  
 ，将这些变量转换为可储存或可通过网络传输的过程称之为序列化（pickling）
 


 


 


 


 


 
，序列化后就可以将它们储存在磁盘或通过网络进行传输           。

1.pickle序列化

Python提供了pickle模块来实现变量的序列化
 
 
 
 
 
，这个模块可以将变量转换成字节码（bytes）形式储存   
   
   
   
   
  ，还能将储存的序列化字节码重新还原成数据对象；

注意：pickle仅能用于python程序之间交换数据
 

 

 

 

 

 
，且不同的版本之间并不兼容

 

 

 

 

 
，需要和其他程序进行通信时            ，请使用json序列化
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
，它可以在不同编程语言间共享数据  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
。

a.pickle普通对象序列化

先来看一个小实例










，使用pickle模块                 ，将几个不同的对象序列化 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，这些序列化后的对象可用于网络传输或储存到磁盘文件中：

#!/usr/bin/envpython3 #coding=utf-8 importos importpickle #创建一个字典对象和一个字符串对象 d=dict(one=1,two=2,three=3) s="python" print(d)#输出{three:3,two:2,one:1} print(s)#输出 #将这两个对象序列化
















，nd和ns仅保存在内存中           ，可用于网络传输 nd=pickle.dumps(d) ns=pickle.dumps(s) print(nd)#输出字节码"b\x80\x03}q\x00...." print(ns)#输出字节码"b\x80\x03X\x11...." #将序列化后的对象重新还原成数据（假设接收端接收到这些数据后  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
，就能够这样还原） nd=pickle.loads(nd) ns=pickle.loads(ns) print(nd)#输出{three:3,two:2,one:1} print(ns)#输出 #创建一个文件testfile










，接收字节码(wb)
  
  
  
  
  
 ，将d对象中的数据写入其中  
  
  
  
  
 ， #用于本地不同应用程序之间数据交换(此时如果我们打开testfile文件
 


 


 


 


 


 
， #就会看到一些类似乱码一样的字符
 
 
 
 
 
，实际上是d对象序列化后的数据) withopen("testfile","wb")asf1: pickle.dump(d,f1) #从testfile文件中读取字节码   
   
   
   
   
  ，还原成数据 ifos.path.isfile("testfile"): withopen("testfile","rb")asf2: print(f2.read())#输出"b\x80\x03}q\x0...." #因为上一步读取了数据
 

 

 

 

 

 
，指针位置要重新设置成起始位置

 

 

 

 

 
， #这仅仅是为了演示给大家看            ，上面print和seek这两句可以不写 f2.seek(0) d=pickle.load(f2)#读取f2中的数据还原 print(d)#输出{three:3,two:2,one:1}

总结：仅在内存中序列化和还原
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
，使用dumps()和loads()










，要将数据序列化后保存到文件中使用dump()                 ，从文件中还原数据使用load() 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，两者只有一个s的区别
















，注意不要混淆










。

b.pickle类序列化

有时候我们可能要传输或保存一个类对象与其中所有的数据           ，python中实现类的序列化十分简单  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
，与对象序列化没有什么区别










，请看下面的实例：

#!/usr/bin/envpython3 #coding=utf-8 importpickle ######## classA: #-------- def__init__(self,name="py",website="python"): self.name=name self.website=website x=A() x.name="晴刃" #序列化类实例x
  
  
  
  
  
 ，可用于网络传输 nx=pickle.dumps(x) print(nx)#输出"b\x80\x03c__main__...." #还原数据 nx=pickle.loads(nx) print(nx)#输出"<__main__.Aobjectat0x7f43c995c080>" #将类对象序列化后保存到磁盘文件中  
  
  
  
  
 ，可用于程序间数据交换 withopen("testfile","wb")asf1: pickle.dump(x,f1) #读取文件中的数据还原 withopen("testfile","rb")asf1: y=pickle.load(f1) print(y.name)#输出"晴刃" print(y.website)#输出

2.json序列化

如果要在不同的编程语言之间传递对象
 


 


 


 


 


 
，可以使用python的json模块对数据进行序列化
 
 
 
 
 
，json序列化后所有数据都被表示成字符串形式   
   
   
   
   
  ，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

 

 

 

 

 
，但在类数据转换时会稍微有点麻烦            ，没有pickle那么方便
  
  
  
  
  
 。

a.json普通对象序列化

#!/usr/bin/envpython3 #coding=utf-8 importjson #创建一个字典对象和一个浮点数对象 d=dict(one=1,two=2,three=3) f=3.14 print(type(d))#<classdict> print(type(f))#<classfloat> #普通对象的序列化与pickle相同 nd=json.dumps(d) nf=json.dumps(f) #转换后所有对象都变成了字符串类型<classstr> print(type(nd)) print(type(nf)) print(nd)#"{"three":3,"two":2,"one":1}" print(nf)#"3.14" #还原数据 nd=json.loads(nd) nf=json.loads(nf) print(type(nd))#<classdict> print(type(nf))#<classfloat> #将d对象序列化后储存到testfile文件中 withopen("testfile","w")asf1: json.dump(d,f1) #从testfile文件中读取数据并还原 withopen("testfile","r")asf1: y=json.load(f1) print(type(y))#<classdict>

b.json类序列化

使用json序列化类会稍显复杂
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
，因为json的dump方法不知道如何将一个类转换成字符串










，需要我们自己指定一个转换函数                 ，请看下面的实例：

#!/usr/bin/envpython3 #coding=utf-8 importjson classA(object): def__init__(self,name="py",website="python"): self.name=name self.website=website #初始化一个类实例 a=A() #创建一个函数 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，将类A中的对象和数据转换成字典的形式返回 defclassA2dict(c): return{"name":c.name,"website":c.website} #将a使用json序列化
















，参数default告诉python解释器           ，将前面的对象a传递给后面的classA2dict函数处理  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
， #classA2dict函数会返回一个字典类型










，这个类型中包含了实例a中所有对象和数据的"键值对"
  
  
  
  
  
 ， #然后dumps函数将这个返回的字典类型序列化成字符串类型 x=json.dumps(a,default=classA2dict) #如果想偷懒不写classA2dict函数  
  
  
  
  
 ，有一种简便方法
 


 


 


 


 


 
，使用匿名函数
 
 
 
 
 
，并且调用基类的__dict__函数   
   
   
   
   
  ， #这个函数会完成和classA2dict函数相同的功能
 

 

 

 

 

 
，即将一个类的所有属性转换成字典"键值对"的形式 #x=json.dumps(a,default=lambdaobj:obj.__dict__) print(type(x))#<classstr> print(x)#"{"website":"python","name":"py"}" #字典类型转换成类返回 defdict2classA(d): returnA(d["name"],d["website"]) #将json序列后的数据还原成类

 

 

 

 

 
，object_hook参数将x转换成字典类型            ，并传递给dict2classA函数处理
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
， #dict2classA函数会读取这个字典中的每个键










，将值传入A类进行初始化                 ，返回一个类对象 x=json.loads(x,object_hook=dict2classA) print(type(x))#<class__main__.A> print(x.website) #将序列化的类写入文件testfile中 withopen("testfile","w")asf1: json.dump(a,f1,default=classA2dict) #读取testfile中的数据还原 withopen("testfile","r")asf2: y=json.load(f2,object_hook=dict2classA) print(y.name)

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