老生常谈Python序列化和反序列化

通过将对象序列化可以将其存储在变量或者文件中，可以保存当时对象的状态，实现其生命周期的延长。并且需要时可以再次将这个对象读取出来。Python中有几个常用模块可实现这一功能。

pickle模块

存储在变量中

dumps(obj)返回存入的字节

dic = {'age': 23, 'job': 'student'}
byte_data = pickle.dumps(dic)
# out -> b'\x80\x03}q\x00(X\x03\x00\x00\...'
print(byte_data)

读取数据

数据以字节保存在了byte_data变量中，需要再次使用的时候使用loads函数就行了。

obj = pickle.loads(byte_data)
print(obj)

存储在文件中

也可以存在文件中，使得对象持久化。使用的是dump和load函数，注意和上面的区别，少了s。由于pickle写入的是二进制数据，所以打开方式需要以wb和rb的模式。

# 序列化
with open('abc.pkl', 'wb') as f:
  dic = {'age': 23, 'job': 'student'}
  pickle.dump(dic, f)
# 反序列化
with open('abc.pkl', 'rb') as f:
  aa = pickle.load(f)
  print(aa)
  print(type(aa)) # <class 'dict'>

序列化用户自定义对象

假如我写了个类叫做Person

class Person:
  def __init__(self, name, age, job):
    self.name = name
    self.age = age
    self.job = job

  def work(self):
    print(self.name, 'is working...')

pickle当然也能写入，不仅可以写入类本身，也能写入它的一个实例。

# 将实例存储在变量中，当然也能存在文件中
a_person = Person('abc', 22, 'waiter')
person_abc = pickle.dumps(a_person)
p = pickle.loads(person_abc)
p.work()
# 将类本身存储在变量中，loads的时候返回类本身，而非它的一个实例
class_Person = pickle.dumps(Person)
Person = pickle.loads(class_Person)
p = Person('Bob', 23, 'Student')
p.work()

# 下面这个例子演示的就是将类存储在文件中
# 序列化
with open('person.pkl', 'wb') as f:
  pickle.dump(Person, f)
# 反序列化
with open('person.pkl', 'rb') as f:
  Person = pickle.load(f)
  aa = Person('gg', 23, '6')
  aa.work()

json模块

pickle可以很方便地序列化所有对象。不过json作为更为标准的格式，具有更好的可读性（pickle是二进制数据）和跨平台性。是个不错的选择。

json使用的四个函数名和pickle一致。

序列化为字符串

dic = {'age': 23, 'job': 'student'}
dic_str = json.dumps(dic)
print(type(dic_str), dic_str)
# out: <class 'str'> {"age": 23, "job": "student"}

dic_obj = json.loads(dic_str)
print(type(dic_obj), dic_obj)
# out: <class 'dict'> {'age': 23, 'job': 'student'}

可以看到，dumps函数将对象转换成了字符串。loads函数又将其恢复成字典。

存储为json文件

也可以存储在json文件中

dic = {'age': 23, 'job': 'student'}
with open('abc.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
  json.dump(dic, f)

with open('abc.json', encoding='utf-8') as f:
  obj = json.load(f)
  print(obj)

存储自定义对象

还是上面的Person对象。如果直接序列化会报错

aa = Person('Bob', 23, 'Student')
with open('abc.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
  json.dump(aa, f) # 报错

Object of type 'Person' is not JSON serializable此时dump函数里传一个参default就可以了，这个参数接受一个函数，这个函数可以将对象转换为字典。

写一个就是了

def person2dict(person):
  return {'name': person.name,
      'age': person.age,
      'job': person.job}

这样返回的就是一个字典了，对象实例有个方法可以简化这一过程。直接调用实例的__dict__。例如

print(aa.__dict) # {'name': 'Bob', 'age': 23, 'job': 'Student'}

很方便。

同时在读取的时候load出来的是一个字典，再转回对象就可，同样需要一个object_hook参数，该参数接收一个函数，用于将字典转为对象。

def dict2person(dic):
  return Person(dic['name'], dic['age'], dic['job'])

于是完整的程序应该写成下面这样

with open('abc.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
  json.dump(aa, f, default=person2dict)

with open('abc.json', encoding='utf-8') as f:
  obj = json.load(f, object_hook=dict2person)
  print(obj.name, obj.age, obj.job)
  obj.work()

由于可以使用__dict__代替person2dict函数，再使用lambda函数简化。

with open('abc.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
  json.dump(aa, f, default=lambda obj: obj.__dict__)

以上是存储到文件，存储到变量也是类似操作。

不过就我现在所学，不知道如何像pickle一样方便的将我们自定义的类本身使用json序列化，或许要用到其他扩展函数。以后用到了再说。

shelve模块

还有一个模块，不太常用，通常使用一个open就好。shelve以键值对的形式存储数据。

with shelve.open('aa') as f:
  f['person'] = {'age': 23, 'job': 'student'}
  f['person']['age'] = 44 # 这里试图改变原来的年龄23
  f['numbers'] = [i for i in range(10)]

with shelve.open('aa') as f:
  person = f['person']
  print(person) # {'age': 23, 'job': 'student'}
  nums = f['numbers']
  print(nums) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

文件不要有后缀名，在windows下会生成aa.bak, aa.dat, aa.dir三个文件（有点多）。其中bak和dir文件是可以查看的（貌似两个文件内容一样）在下面这个例子中生成这样的数据。

'person', (0, 44)
'numbers', (512, 28)

允许写回--writeback

有个细节，我们读取键person时候，发现age还是23岁，f['person']['age'] = 44后并没有变成44。下面的写法

with shelve.open('aa', writeback=True) as f:
  dic = {'age': 23, 'job': 'student'}
  f['person'] = dic
  dic['age'] = 44
  f['person'] = dic

相当于赋值了两次，这种方法是可以改变值的。

默认情况下直接使用f['person']改变其中的值之后，不会更新已存储的值，也就是没有把更新写回到文件，即使是文件被close后。如果有此需要，在open函数中添加一个参数writeback=True。再次运行下看看年龄就被改变了。

写入自定义对象

依然使用上面的Person对象

with shelve.open('aa') as f:
  f['class'] = Person
  
# 写入类本身
with shelve.open('aa') as f:
  Person = f['class']
  a = Person('Bob', 23, 'Student')
  a.work()

上面的例子说明shelve也可以序列化类本身。当然序列化实例肯定可以。

with shelve.open('aa') as f:
  a = Person('God', 100, 'watch')
  f['class'] = a

with shelve.open('aa') as f:
  god = f['class']
  god.work()

注意，由于我们使用with open打开，故不用写close语句，此模块是有close函数的，如果不是with方法打开的一定要记得主动close。

以上这篇老生常谈Python序列化和反序列化就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

# 序列化和反序列化 # Python使用protobuf序列化和反序列化的实现 # Python使用pickle进行序列化和反序列化的示例代码 # Python 序列化和反序列化库 MarshMallow 的用法实例代码 # Python3.5 Json与pickle实现数据序列化与反序列化操作示例 # Python Json序列化与反序列化的示例 # Python实现JSON反序列化类对象的示例 # 详解Python中的序列化与反序列化的使用 # python3序列化与反序列化用法实例 # Python序列化与反序列化相关知识总结 # 序列化 # 的是 # 自定义 # 也能 # 这一 # 有个 # 给大家 # 报错 # 很方便 # 一个函数 # 几个 # 是个 # 二进制数 # 成了 # 是有 # 不太 # 老生常谈 # 就好 # 要有 # 中有

返回目录在线咨询

上一篇：甘肃网站建设：打造地方特色数字化门户
下一篇：C#解析SOAP消息体XML的挑战与技巧命名空间与Body提取

您的项目需求

*请认真填写需求信息，我们会在24小时内与您取得联系。

全网整合营销服务商

老生常谈Python序列化和反序列化

您的项目需求