1、序列化简介
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。
为什么要使用序列化——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。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？
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)
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。
python中的序列化模块都有哪些：
1）json 通用的 支持的数据类型 list tuple dict
2）pickle python中通用的 支持几乎所有python中的数据类型
3）shelve python中使用的便捷的序列化工具
2、json
Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load
1）loads和dumps
import json dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'} str_dic = json.dumps(dic) #序列化：将一个字典转换成一个字符串 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 dic2 = json.loads(str_dic) #反序列化：将一个字符串格式的字典转换成一个字典 #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 print(type(dic2),dic2) #<class 'dict'> {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'} list_dic = [1,['a','b','c'],3,{'k1':'v1','k2':'v2'}] str_dic = json.dumps(list_dic) #也可以处理嵌套的数据类型 print(type(str_dic),str_dic) #<class 'str'> [1, ["a", "b", "c"], 3, {"k1": "v1", "k2": "v2"}] 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
import json f = open('json_file', 'w') dic = {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'} json.dump(dic, f) # 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 f.close() f = open('json_file') dic2 = json.load(f) # 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.close() print(type(dic2), dic2)
3）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'}) print(ret) # >>>{"\u56fd\u7c4d": "\u4e2d\u56fd"} f.write(ret + '\n') json.dump({'国籍': '美国'}, f, ascii=False) ret = json.dumps({'国籍': '美国'}, ensure_ascii=False) print(ret) # >>>{"国籍": "美国"} f.write(ret + '\n') f.close()
4）其他参数说明
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.
5）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) #运行结果 # { # "age":16, # "sex":"male", # "username":[ # "李华", # "二愣子" # ] # }
3、pickle
用于序列化的两个模块
- json，用于字符串 和 python数据类型间进行转换
- pickle，用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换
pickle模块提供了四个功能：
dumps、dump(序列化，存）、loads（反序列化，读）、load （不仅可以序列化字典，列表...可以把python中任意的数据类型序列化）。
既然pickle如此强大，为什么还要学json呢？
这里我们要说明一下，json是一种所有的语言都可以识别的数据结构。
如果我们将一个字典或者序列化成了一个json存在文件里，那么java代码或者js代码也可以拿来用。
但是如果我们用pickle进行序列化，其他语言就不能读懂这是什么了。
所以，如果你序列化的内容是列表或者字典，我们非常推荐你使用json模块。
但如果出于某种原因你不得不序列化其他的数据类型，而未来你还会用python对这个数据进行反序列化的话，那么就可以使用pickle。
注意：
1）pickle支持更多的数据类型
2）pickle的结果是二进制
3）pickle在和文件交互的时候可以被多次load
import pickle dic = {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'} str_dic = pickle.dumps(dic) print(str_dic) # 一串二进制内容 # >>>b'\x80\x03}q\x00(X\x02\x00\x00\x00k1q\x01X\x02\x00\x00\x00v1q\x02X\x02\x00\x00\x00k2q\x03X\x02\x00\x00\x00v2q\x04X\x02\x00\x00\x00k3q\x05X\x02\x00\x00\x00v3q\x06u.' dic2 = pickle.loads(str_dic) print(dic2) # 字典 # >>>{'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'} import time struct_time = time.localtime(1000000000) print(struct_time) # >>>time.struct_time(tm_year=2001, tm_mon=9, tm_mday=9, tm_hour=9, tm_min=46, tm_sec=40, tm_wday=6, tm_yday=252, tm_isdst=0) f = open('pickle_file', 'wb') pickle.dump(struct_time, f) f.close() f = open('pickle_file', 'rb') struct_time2 = pickle.load(f) print(struct_time2.tm_year) # >>>2001
3、shelve
shelve也是python提供给我们的序列化工具，比pickle用起来更简单一些。
shelve只提供给我们一个open方法，是用key来访问的，使用起来和字典类似。
import shelve f = shelve.open('shelve_file') f['key'] = {'int': 10, 'float': 9.5, 'string': 'Sample data'} # 直接对文件句柄操作，就可以存入数据 f.close() import shelve f1 = shelve.open('shelve_file') existing = f1['key'] # 取出数据的时候也只需要直接用key获取即可，但是如果key不存在会报错 f1.close() print(existing) # >>>{'int': 10, 'float': 9.5, 'string': 'Sample data'}
这个模块有个限制，它不支持多个应用同一时间往同一个DB进行写操作。所以当我们知道我们的应用如果只进行读操作，我们可以让shelve通过只读方式打开DB。
import shelve f = shelve.open('shelve_file', flag='r') existing = f['key'] f.close() print(existing)
由于shelve在默认情况下是不会记录待持久化对象的任何修改的，所以我们在shelve.open()时候需要修改默认参数，否则对象的修改不会保存。
import shelve f1 = shelve.open('shelve_file') print(f1['key']) f1['key']['new_value'] = 'this was not here before' f1.close() f2 = shelve.open('shelve_file', writeback=True) print(f2['key']) f2['key']['new_value'] = 'this was not here before' f2.close()
【注意】writeback方式有优点也有缺点。优点是减少了我们出错的概率，并且让对象的持久化对用户更加的透明了；但这种方式并不是所有的情况下都需要，首先，使用writeback以后，shelf在open()的时候会增加额外的内存消耗，并且当DB在close()的时候会将缓存中的每一个对象都写入到DB，这也会带来额外的等待时间。因为shelve没有办法知道缓存中哪些对象修改了，哪些对象没有修改，因此所有的对象都会被写入。
