序列化模块JSON

序列化模块

什么叫序列化——将原本的字典、列表等内容转换成一个字符串的过程就叫做序列化。

【一】为什么要有序列化模块

• 比如，我们在 python代码中计算的一个数据需要给另外一段程序使用，那我们怎么给？

  • 现在我们能想到的方法就是存在文件里
  • 然后另一个 python 程序再从文件里读出来。

• 但是我们都知道

  • 对于文件来说是没有字典这个概念的
  • 所以我们只能将数据转换成字典放到文件中。

• 你一定会问，将字典转换成一个字符串很简单，就是str(dic)就可以办到了

  • 为什么我们还要学习序列化模块呢？

• 没错序列化的过程就是从dic 变成str(dic)的过程。

• 现在你可以通过str(dic)

  • 将一个名为dic的字典转换成一个字符串，

• 但是你要怎么把一个字符串转换成字典呢？

  • 聪明的你肯定想到了eval()，如果我们将一个字符串类型的字典str_dic传给eval，就会得到一个返回的字典类型了。
  • eval()函数十分强大
    • 但是eval是做什么的？
    • e官方demo解释为：
      • 将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果。
    • ＢＵＴ！强大的函数有代价。安全性是其最大的缺点。

• 想象一下

  • 如果我们从文件中读出的不是一个数据结构，
  • 而是一句"删除文件"类似的破坏性语句
  • 那么后果实在不堪设设想。
    而使用eval就要担这个风险。

• 所以

  • 我们并不推荐用eval方法来进行反序列化操作(将str转换成python中的数据结构)

【二】序列化的目的

• 1、以某种存储形式使自定义对象持久化；
• 2、将对象从一个地方传递到另一个地方。
• 3、使程序更具维护性。

【三】序列化模块之JSON

导入模块

import json

• Json 模块提供了四个功能：
  • dumps
  • dump
  • loads
  • load

【1】loads和dumps

• 序列化
  • 将一个字典转换成一个字符串

import json

dic = {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}
str_dic = json.dumps(dic)  
print(type(str_dic), str_dic)  
# <class 'str'> {"k3": "v3", "k1": "v1", "k2": "v2"}

注意

​ json转换完的字符串类型的字典中的字符串是由 "" 表示的

• 反序列化
  • 将一个字符串格式的字典转换成一个字典

import json

dic2 = json.loads(str_dic)  
print(type(dic2),dic2)  
#<class 'dict'> {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}

注意

​ 要用 json 的 loads 功能处理的字符串类型的字典中的字符串必须由 "" 表示

• 也可以处理嵌套的数据类型

import json

list_dic = [1, ['a', 'b', 'c'], 3, {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}]
str_dic = json.dumps(list_dic)
print(type(str_dic), str_dic)
# <class 'str'> [1, ["a", "b", "c"], 3, {"k1": "v1", "k2": "v2"}]

import json

list_dic = [1, ['a', 'b', 'c'], 3, {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}]
str_dic = json.dumps(list_dic)
list_dic2 = json.loads(str_dic)
print(type(list_dic2), list_dic2)
# <class 'list'> [1, ['a', 'b', 'c'], 3, {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}]

【2】load和dump

• dump方法
  • 接收一个文件句柄
  • 直接将字典 转换成 json字符串 写入文件

import json
f = open('json_file','w')
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
json.dump(dic,f)
f.close()

• load方法
  • 接收一个文件句柄
  • 直接将文件中的 json字符串 转换成 数据结构返回

f = open('json_file')
dic2 = json.load(f)  
f.close()
print(type(dic2),dic2)

【四】ensure_ascii关键字参数

import json

f = open('file', 'w')
json.dump({'国籍': '中国'}, f)
ret = json.dumps({'国籍': '中国'})
f.write(ret + '\n')
json.dump({'国籍': '美国'}, f, ensure_ascii=False)
ret = json.dumps({'国籍': '美国'}, ensure_ascii=False)
f.write(ret + '\n')
f.close()

【五】其它参数说明

Serialize obj to a JSON formatted str.(字符串表示的json对象) 

Skipkeys：
	默认值是False
    	如果dict的keys内的数据不是python的基本类型(str,unicode,int,long,float,bool,None)设置为False时，就会报TypeError的错误。
    	此时设置成True，则会跳过这类key 

ensure_ascii:
    当它为True的时候
    	所有非ASCII码字符显示为\uXXXX序列
        只需在dump时将ensure_ascii设置为False即可
        此时存入json的中文即可正常显示。

If check_circular is false, then the circular reference check for container types will be skipped and a circular reference will result in an OverflowError (or worse). 
If allow_nan is false, then it will be a ValueError to serialize out of range float values (nan, inf, -inf) in strict compliance of the JSON specification, instead of using the JavaScript equivalents (NaN, Infinity, -Infinity). 

indent：
	应该是一个非负的整型
    	如果是0就是顶格分行显示
        如果为空就是一行最紧凑显示
        否则会换行且按照indent的数值显示前面的空白分行显示
    这样打印出来的json数据也叫pretty-printed json 

separators：
	分隔符
    	实际上是(item_separator, dict_separator)的一个元组
        默认的就是(‘,’,’:’)；
        	这表示dictionary内keys之间用“,”隔开
            而KEY和value之间用“：”隔开。 

            
default(obj) is a function that should return a serializable version of obj or raise TypeError. The default simply raises TypeError. 

sort_keys：
	将数据根据keys的值进行排序。 

To use a custom JSONEncoder subclass (e.g. one that overrides the .default() method to serialize additional types), specify it with the cls kwarg; otherwise JSONEncoder is used.

【六】json 的格式化输出

import json

data = {'username': ['李华', '二愣子'], 'sex': 'male', 'age': 16}
json_dic2 = json.dumps(data, sort_keys=True, indent=2, separators=(',', ':'), ensure_ascii=False)
print(json_dic2)

# {
#   "age":16,
#   "sex":"male",
#   "username":[
#     "李华",
#     "二愣子"
#   ]
# }