python之json、pickle模块

一、json模块

之前我们学习过用eval内置方法可以将一个字符串转成python对象，不过，eval方法是有局限性的，对于普通的数据类型，json.loads和eval都能用，但遇到特殊类型的时候，eval就不管用了,所以eval的重点还是通常用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。

import json
x="[null,true,false,1]"
print(eval(x)) #报错，无法解析null类型，而json就可以
print(json.loads(x))

什么是序列化？

我们把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等，都是一个意思。

为什么要序列化？

1：持久保存状态

需知一个软件/程序的执行就在处理一系列状态的变化，在编程语言中，'状态'会以各种各样有结构的数据类型(也可简单的理解为变量)的形式被保存在内存中。

内存是无法永久保存数据的，当程序运行了一段时间，我们断电或者重启程序，内存中关于这个程序的之前一段时间的数据（有结构）都被清空了。

在断电或重启程序之前将程序当前内存中所有的数据都保存下来（保存到文件中），以便于下次程序执行能够从文件中载入之前的数据，然后继续执行，这就是序列化。

具体的来说，你玩使命召唤闯到了第13关，你保存游戏状态，关机走人，下次再玩，还能从上次的位置开始继续闯关。或如，虚拟机状态的挂起等。

2：跨平台数据交互

序列化之后，不仅可以把序列化后的内容写入磁盘，还可以通过网络传输到别的机器上，如果收发的双方约定好实用一种序列化的格式，那么便打破了平台/语言差异化带来的限制，实现了跨平台数据交互。

反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。

如何序列化之json和pickle：

json

如果我们要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，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。JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。

JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象，JSON和Python内置的数据类型对应如下：

 注意点
import json

dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}
print(type(dic))#<class 'dict'>

j=json.dumps(dic)
print(type(j))#<class 'str'>


f=open('序列化对象','w')
f.write(j)  #-------------------等价于json.dump(dic,f)
f.close()
#-----------------------------反序列化<br>
import json
f=open('序列化对象')
data=json.loads(f.read())#  等价于data=json.load(f)

import json
#dct="{'1':111}"#json 不认单引号
#dct=str({"1":111})#报错,因为生成的数据还是单引号:{'one': 1}

dct='{"1":"111"}'
print(json.loads(dct))

#conclusion:
#        无论数据是怎样创建的，只要满足json格式，就可以json.loads出来,不一定非要dumps的数据才能loads

了解
# 在python解释器2.7与3.6之后都可以json.loads(bytes类型)，但唯独3.5不可以
>>> import json
>>> json.loads(b'{"a":111}')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/Users/linhaifeng/anaconda3/lib/python3.5/json/__init__.py", line 312, in loads
    s.__class__.__name__))
TypeError: the JSON object must be str, not 'bytes'

猴子补丁与ujson
# 一.什么是猴子补丁?
      属性在运行时的动态替换，叫做猴子补丁（Monkey Patch）。
      猴子补丁的核心就是用自己的代码替换所用模块的源代码，详细地如下
　　1，这个词原来为Guerrilla Patch，杂牌军、游击队，说明这部分不是原装的，在英文里guerilla发音和gorllia(猩猩)相似，再后来就写了monkey(猴子)。
　　2，还有一种解释是说由于这种方式将原来的代码弄乱了(messing with it)，在英文里叫monkeying about(顽皮的)，所以叫做Monkey Patch。


# 二. 猴子补丁的功能(一切皆对象)
　　1.拥有在模块运行时替换的功能, 例如: 一个函数对象赋值给另外一个函数对象(把函数原本的执行的功能给替换了)
class Monkey:
    def hello(self):
        print('hello')

    def world(self):
        print('world')


def other_func():
    print("from other_func")



monkey = Monkey()
monkey.hello = monkey.world
monkey.hello()
monkey.world = other_func
monkey.world()

# 三.monkey patch的应用场景
如果我们的程序中已经基于json模块编写了大量代码了，发现有一个模块ujson比它性能更高，
但用法一样，我们肯定不会想所有的代码都换成ujson.dumps或者ujson.loads,那我们可能
会想到这么做
import ujson as json，但是这么做的需要每个文件都重新导入一下，维护成本依然很高
此时我们就可以用到猴子补丁了
只需要在入口处加上
, 只需要在入口加上:

import json
import ujson

def monkey_patch_json():
    json.__name__ = 'ujson'
    json.dumps = ujson.dumps
    json.loads = ujson.loads

monkey_patch_json() # 之所以在入口处加，是因为模块在导入一次后，后续的导入便直接引用第一次的成果

#其实这种场景也比较多, 比如我们引用团队通用库里的一个模块, 又想丰富模块的功能, 除了继承之外也可以考虑用Monkey
Patch.采用猴子补丁之后，如果发现ujson不符合预期，那也可以快速撤掉补丁。个人感觉Monkey
Patch带了便利的同时也有搞乱源代码的风险!

二、pickle

import pickle

dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}

print(type(dic))#<class 'dict'>

j=pickle.dumps(dic)
print(type(j))#<class 'bytes'>


f=open('序列化对象_pickle','wb')#注意是w是写入str,wb是写入bytes,j是'bytes'
f.write(j)  #-------------------等价于pickle.dump(dic,f)

f.close()
#-------------------------反序列化
import pickle
f=open('序列化对象_pickle','rb')

data=pickle.loads(f.read())#  等价于data=pickle.load(f)


print(data['age'])

# coding:utf-8
import pickle

with open('a.pkl',mode='wb') as f:
    # 一：在python3中执行的序列化操作如何兼容python2
    # python2不支持protocol>2，默认python3中protocol=4
    # 所以在python3中dump操作应该指定protocol=2
    pickle.dump('你好啊',f,protocol=2)

with open('a.pkl', mode='rb') as f:
    # 二：python2中反序列化才能正常使用
    res=pickle.load(f)
    print(res)

python2与python3的pickle兼容性问题

Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样，就是它只能用于Python，并且可能不同版本的Python彼此都不兼容，因此，只能用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也没关系。