1.什么是序列化?
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。
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)
2.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。
3. 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
4. json模块
Json模块提供了四个功能:dumps、dump、loads、load
dumps,loads
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‘}]
dump,load
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)
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()
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.
json的格式化输出
import json data = {‘username‘:[‘后裔‘,‘程咬金‘],‘sex‘:‘male‘,‘age‘:16} json_dic2 = json.dumps(data,sort_keys=True,indent=2,separators=(‘,‘,‘:‘),ensure_ascii=False) print(json_dic2)
5.pickle模块
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)
import pickle dic = {‘k1‘:‘v1‘,‘k2‘:‘v2‘,‘k3‘:‘v3‘} str_dic = pickle.dumps(dic) print(str_dic) #一串二进制内容 dic2 = pickle.loads(str_dic) print(dic2) #字典 import time struct_time = time.localtime(1000000000) print(struct_time) 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)
这时候机智的你又要说了,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
原文地址:https://www.cnblogs.com/shagudi/p/11051106.html
时间: 2024-10-11 12:19:32