Python中的序列化詳細解析
1.什么是數(shù)據序列化?
序列化 (Serialization),是指把程序中的一個類轉化成一個標準化的格式。
標準化的意義是這個格式可以跨程序,跨平臺的被使用,而且保持其原有的內容,規(guī)范。
2.為什么要進行數(shù)據序列化呢?
(1)一致性
我們將要保存的數(shù)據,序列化成標準的格式(Json格式或者Pickle格式)。之后再反序列化回來,數(shù)據依然是原來的。保持了數(shù)據的一致性。
(2)有效性
序列化之后,可以減少內存和網絡資源的占用。
(3)兼容性
將數(shù)據序列化之后,Json格式或者Pickle格式,我可以在其他平臺(其他操作系統(tǒng)的電腦)上依然使用。 我用python對數(shù)據進行了序列化,我之后可以使用java等其他語言,對其進行反序列,然后進行使用,數(shù)據并沒有發(fā)生改變。
3.數(shù)據序列化的應用
(1)應用一
你的程序需要和其他程序交流,例如 平臺 API, 網頁請求
(2)應用二
串行任務流,每一個任務結束之后數(shù)據通過序列化傳遞到下一個任務。
4.JSON
JSON 是一個文件格式,也是一個標準化的數(shù)據傳輸方案,通常網站的后端和前端的交流,移動 APP 和云服務器的交流方式都是通過 JSON。
(1)序列化
# 導入json模塊 import json simple_dict = {'name': 'zxy', 'age': 21} with open('simple_dict.txt', 'w') as file_to_write: # 進行json序列化,然后寫入simple_dict.txt文件中 json.dump(simple_dict, file_to_write)
(2)反序列化
with open('simple_dict.txt', 'r') as file_to_read: loaded_simple_dict = json.load(file_to_read) print(loaded_simple_dict) print(type(loaded_simple_dict))
(3)Json 方法的弊端
當遇到一些 Python 特定的高級數(shù)據類型的時候,Json 會因為沒有標準而無法進行序列化。 會報如下錯誤:
5.Pickle
Pickle 和 Json 不同的是,Pickle 是 Python 專屬的序列化方案,可以轉化大多數(shù) Python 的數(shù)據類型,并且儲存方式是二進制(Byte Code)。二進制的儲存方式只有機器才能理解,但是同時也保證了一定的數(shù)據隱秘性和高效性。
(1)序列化
import pickle import datetime abc_dict = {datetime.datetime(2019, 7, 18, 0, 0): 9682.24, datetime.datetime(2019, 7, 17, 0, 0): 9411.61, datetime.datetime(2019, 7, 16, 0, 0): 10858.7, datetime.datetime(2019, 7, 15, 0, 0): 10195.0, datetime.datetime(2019, 7, 14, 0, 0): 11378.23, datetime.datetime(2019, 7, 13, 0, 0): 11810.0, datetime.datetime(2019, 7, 12, 0, 0): 11338.9, datetime.datetime(2019, 7, 11, 0, 0): 12090.99, datetime.datetime(2019, 7, 10, 0, 0): 12577.85} with open('abc.pk', 'wb') as file_to_write: pickle.dump(abc_dict, file_to_write)
二進制的儲存方式只有機器才能理解,保證了一定的數(shù)據隱秘性和高效性。
(2)反序列化
import pickle import datetime abc_dict = {datetime.datetime(2019, 7, 18, 0, 0): 9682.24, datetime.datetime(2019, 7, 17, 0, 0): 9411.61, datetime.datetime(2019, 7, 16, 0, 0): 10858.7, datetime.datetime(2019, 7, 15, 0, 0): 10195.0, datetime.datetime(2019, 7, 14, 0, 0): 11378.23, datetime.datetime(2019, 7, 13, 0, 0): 11810.0, datetime.datetime(2019, 7, 12, 0, 0): 11338.9, datetime.datetime(2019, 7, 11, 0, 0): 12090.99, datetime.datetime(2019, 7, 10, 0, 0): 12577.85} with open('abc.pk', 'wb') as file_to_write: # pickle序列化,然后以二進制的形式存入文件中 pickle.dump(abc_dict, file_to_write) with open('abc.pk', 'rb') as file_to_read: # 以二進制的形式進行讀取文件 abc_dict_pk = pickle.load(file_to_read) print(abc_dict_pk) print(type(abc_dict_pk))
6.總結
這里兩個方法的行為都是在序列化數(shù)據,所以在調用函數(shù)上感覺完全一樣。
但是本質上 Json 寫入文件的是字符串,而 Pickle 則是把數(shù)據轉化成了二進制,兩個是完全不同的處理方案。
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