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淺析Python 序列化與反序列化

 更新時(shí)間:2020年08月05日 11:21:06   作者:NorthFeng  
這篇文章主要介紹了Python 序列化與反序列化的相關(guān)資料,文中講解非常細(xì)致,代碼幫助大家更好的理解和學(xué)習(xí),感興趣的朋友可以了解下

序列化是將對(duì)象的狀態(tài)信息轉(zhuǎn)換為可以存儲(chǔ)或傳輸?shù)男问降倪^程。在序列化期間,對(duì)象將其當(dāng)前狀態(tài)(存在內(nèi)存中)寫入到臨時(shí)或持久性存儲(chǔ)區(qū)(硬盤)。以后,可以通過從存儲(chǔ)區(qū)中讀取或反序列化對(duì)象的狀態(tài),重新創(chuàng)建該對(duì)象。

實(shí)現(xiàn)對(duì)象的序列化和反序列化在python中有兩種方式:json 和 pickle。

其中json用于字符串 和 python數(shù)據(jù)類型間進(jìn)行轉(zhuǎn)換,pickle用于python特有的類型 和 python的數(shù)據(jù)類型間進(jìn)行轉(zhuǎn)換,pickle是python特有的。

1、JSON序列化:json.dumps()

info = {
  "name":"tj",
  "age":22
}
import json
print(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 dict
f.write(json.dumps(info)) # 正常寫入文件 f.write(json.dumps(info)) 等價(jià)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 integers
data = json.loads(f.read()) # data = json.loads(f.read()) 等價(jià)于 data = json.load(f)
print(data["age"])
f.close()

>>>
22

注意:對(duì)于以下這種情況json就不能處理了

import json
def 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 serializable
f.close()

所以:json用于字符串 和 python數(shù)據(jù)類型間進(jìn)行轉(zhuǎn)換

3、pickle序列化:pickle.dumps()

import pickle
def hello(name):
  print("hello,",name)
info = {
  "name":"tj",
  "age":22,
  "func":hello
}

print(pickle.dumps(info)) #可見pickle序列化的結(jié)果輸出為二進(jìn)制,所以應(yīng)使用wb的方式往文件中寫
f = open("test2.txt","wb")
f.write(pickle.dumps(info)) # 等價(jià)于 pickle.dump(info,f)
f.close()

>>>
b'\x80\x04\x957\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00}\x94(\x8c\x04name\x94\x8c\x04alex\x94\x8c\x03age\x94K\x16\x8c\x04func\x94\x8c\x08__main__\x94\x8c\x05hello\x94\x93\x94u.'

對(duì)于函數(shù)hello,序列化的不是內(nèi)存地址,而是整個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象,函數(shù)可以序列化。

4、pickle反序列化:pickle.loads()

f = open("test2.txt","rb")
data = pickle.loads(f.read()) # 等價(jià)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、多次序列化與反序列化

1)json

import json
info = {
  "name":"tj",
  "age":22
}

f = open("test3.txt","w")
f.write(json.dumps(info))
info['age'] = 21
f.write(json.dumps(info))
f.close()
# 
>>>
序列化兩次后test3中的內(nèi)容
test3.txt: {"name": "tj", "age": 22}{"name": "tj", "age": 21}

f = open("test3.txt","r")
# 報(bào)錯(cuò),py3以上,多次dumps的文件反序列化報(bào)錯(cuò),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.JSONDecodeError
f.close()
print(data)

2)pickle

import pickle

info = {
  "name":"tj",
  "age":22
}

f = open("test2.txt","wb")
f.write(pickle.dumps(info)) # 等價(jià)于 pickle.dump(info,f)
info["sex"] = "女"
f.write(pickle.dumps(info)) # 等價(jià)于 pickle.dump(info,f)
f.close()

>>>
序列化兩次后test2.txt中的內(nèi)容
test2.txt: ��    }�(�name攲tj攲age擪u.��%    }�(�name攲tj攲age擪�sex攲濂硵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 input
print(data)
print(data["age"])
# print(data["sex"]) # KeyError: 'sex'

老王:是不是就不能多次序列化呢?那我修改后的數(shù)據(jù)還需要序列化寫入到文件怎么辦?

你:當(dāng)然能多次序列化,把序列化后數(shù)據(jù)寫到多個(gè)文件不就好了嘛。

以上就是淺析Python 序列化與反序列化的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Python 序列化與反序列化的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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