Python序列化與反序列化相關知識總結

Python序列化與反序列

在程序運行的過程中，所有的變量都是在內存中，比如，定義一個 dict：

d = dict(name='Bob', age=20, score=88)

可以隨時修改變量，比如把 name 改成 ‘Bill’，但是一旦程序結束，變量所占用的內存就被操作系統全部回收。如果沒有把修改後的 ‘Bill’ 存儲到磁盤上，下次重新運行程序，變量又被初始化為 ‘Bob’。

我們把變量從內存中變成可存儲或傳輸的過程稱之為序列化，在 Python 中叫 pickling，在其他語言中也被稱之為 serialization，marshalling，flattening 等等，都是一個意思。
​序列化之後，就可以把序列化後的內容寫入磁盤，或者通過網絡傳輸到別的機器上。

反過來，把變量內容從序列化的對象重新讀到內存裡稱之為反序列化，即 unpickling。

Python 提供瞭 pickle 模塊來實現序列化。首先，我們嘗試把一個對象序列化並寫入文件：

In [1]: import pickle

In [2]: d = dict(name='Bob', age=20, score=88)

In [3]: pickle.dumps(d)
Out[3]: b'\x80\x04\x95$\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00}\x94(\x8c\x04name\x94\x8c\x03Bob\x94\x8c\x03age\x94K\x14\x8c\x05score\x94KXu.'

pickle.dumps() 方法把任意對象序列化成一個 bytes，然後，就可以把這個 bytes 寫入文件。或者用另一個方法 pickle.dump() 直接把對象序列化後寫入一個 file-like Object：

In [5]: f = open('dump.txt', 'wb')

In [6]: d = dict(name='Bob', age=20, score=88)

In [7]: pickle.dump(d, f)

In [8]: f.close()

看看寫入的 dump.txt 文件，一堆亂七八糟的內容，這些都是 Python 保存的對象內部信息。

當我們要把對象從磁盤讀到內存時，可以先把內容讀到一個 bytes，然後用 pickle.loads() 方法反序列化出對象，也可以直接用 pickle.load() 方法從一個 file-like Object 中直接反序列化出對象。我們打開另一個 Python 命令行來反序列化剛才保存的對象：

In [23]: f = open('dump.txt', 'rb')

In [24]: d = pickle.load(f)

In [25]: f.close()

In [26]: d
Out[26]: {'name': 'Bob', 'age': 20, 'score': 88}

變量的內容又回來瞭！

當然，這個變量和原來的變量是完全不相幹的對象，它們隻是內容相同而已。

Pickle 的問題和所有其他編程語言特有的序列化問題一樣，就是它隻能用於 Python，並且可能不同版本的 Python 彼此都不兼容，因此，隻能用 Pickle 保存那些不重要的數據，不能成功地反序列化也沒關系。

JSON

如果我們要在不同的編程語言之間傳遞對象，就必須把對象序列化為標準格式，比如 XML，但更好的方法是序列化為 JSON，因為 JSON 表示出來就是一個字符串，可以被所有語言讀取，也可以方便地存儲到磁盤或者通過網絡傳輸。JSON 不僅是標準格式，並且比 XML 更快，而且可以直接在 Web 頁面中讀取，非常方便。
​

JSON 表示的對象就是標準的 JavaScript 語言的對象，JSON 和 Python 內置的數據類型對應如下：

Python 內置的 json 模塊提供瞭非常完善的 Python 對象到 JSON 格式的轉換。我們先看看如何把 Python對象變成一個 JSON：

In [27]: import json

In [28]: d = dict(name='Bob', age=20, score=88)

In [29]: json.dumps(d)
Out[29]: '{"name": "Bob", "age": 20, "score": 88}'

In [30]: type(json.dumps(d))
Out[30]: str

dumps() 方法返回一個 str，內容就是標準的 JSON。類似的，dump() 方法可以直接把 JSON 寫入一個 file-like Object。

要把 JSON 反序列化為 Python 對象，用 loads() 或者對應的 load() 方法，前者把 JSON 的字符串反序列化，後者從 file-like Object 中讀取字符串並反序列化：

In [31]: json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'

In [32]: json.loads(json_str)
Out[32]: {'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}

In [33]: type(json.loads(json_str))
Out[33]: dict

由於 JSON 標準規定 JSON 編碼是 UTF-8，所以我們總是能正確地在 Python 的 str 與 JSON 的字符串之間轉換。

JSON 進階

Python 的 dict 對象可以直接序列化為 JSON 的 {}，不過，很多時候，我們更喜歡用 class . 表示對象，比如定義 Student 類，然後序列化：

import json

class Student(object):
    def __init__(self, name, age, score):
        self.name = name
        self.age = age
        self.score = score

s = Student('Bob', 20, 88)
print(json.dumps(s))

運行代碼，毫不留情地得到一個 TypeError：

Traceback (most recent call last):
  ...
TypeError: Object of type Student is not JSON serializable

錯誤的原因是 Student 對象不是一個可序列化為 JSON 的對象。

如果連 class 的實例對象都無法序列化為 JSON，這肯定不合理！

別急，我們仔細看看 dumps() 方法的參數列表，可以發現，除瞭第一個必須的 obj 參數外，dumps() 方法還提供瞭一大堆的可選參數：https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps

這些可選參數就是讓我們來定制 JSON 序列化。前面的代碼之所以無法把 Student 類實例序列化為 JSON，是因為默認情況下，dumps() 方法不知道如何將 Student 實例變為一個 JSON 的 {} 對象。

可選參數 default 就是把任意一個對象變成一個可序列為 JSON 的對象，我們隻需要為 Student 專門寫一個轉換函數，再把函數傳進去即可：

In [40]: s.name
Out[40]: 'Bob'

In [41]: s.age
Out[41]: 20

In [42]: s.score
Out[42]: 88

def student2dict(std):
    return {
        'name': std.name,
        'age': std.age,
        'score': std.score
    }

這樣，Student 實例首先被 student2dict() 函數轉換成 dict，然後再被順利序列化為 JSON：

print(json.dumps(s, default=student2dict))

不過，下次如果遇到一個 Teacher 類的實例，照樣無法序列化為 JSON。再寫一個函數 也可以，但是我們可以偷個懶，把任意 class 的實例變為 dict：

print(json.dumps(s, default=lambda obj: obj.__dict__))

因為通常 class 的實例都有一個 __dict__ 屬性，它就是一個 dict，用來存儲實例變量。也有少數例外，比如定義瞭 __slots__ 的 class。

同樣的道理，如果我們要把 JSON 反序列化為一個 Student 對象實例，loads() 方法首先轉換出一個 dict 對象，然後，我們傳入的 object_hook 函數負責把 dict 轉換為 Student 實例：

def dict2student(d):
    return Student(d['name'], d['age'], d['score'])

運行結果如下：

In [48]: json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'

In [49]: def dict2student(d):
    ...:     return Student(d['name'], d['age'], d['score'])
    ...:

In [50]: print(json.loads(json_str, object_hook=dict2student))
<__main__.Student object at 0x1065c6f70>

打印出的是反序列化的 Student 實例對象。

練習

對中文進行 JSON 序列化時，json.dumps() 提供瞭一個 ensure_ascii 參數，觀察該參數對結果的影響：

import json

obj = dict(name='小明', age=20)
s = json.dumps(obj, ensure_ascii=True)
print(s)

小結

Python 語言特定的序列化模塊是pickle，但如果要把序列化搞得更通用、更符合 Web 標準，就可以使用 json 模塊。

json 模塊的 dumps() 和 loads() 函數是定義得非常好的接口的典范。當我們使用時，隻需要傳入一個必須的參數。但是，當默認的序列化或反序列機制不滿足我們的要求時，我們又可以傳入更多的參數來定制序列化或反序列化的規則，既做到瞭接口簡單易用，又做到瞭充分的擴展性和靈活性。

到此這篇關於Python序列化與反序列化相關知識總結的文章就介紹到這瞭,更多相關Python序列化與反序列內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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