Python序列化与反序列化详解（包括json和json模块详解）
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一、序列化和反序列化
1. 序列化是什么？
序列化 (Serialization)是将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程。
2. 反序列化是什么？
反序列化 (Deserialization)是将有序的二进制序列转换成某种对象（字典，列表等）的过程。
3. 为什么要序列化？
1、存储
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。
内存无法永久保存数据，当程序运行一段时间，断电或者重启程序，内存中关于这个程序的一些数据就被清空了。
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，以便于下次程序执行能够从文件中载入之前的数据就是序列化。
2、传输
因为TCP/IP协议只支持字节数组的传输，不能直接传对象。
对象序列化的结果一定是字节数组！
当两个进程在进行远程通信时，彼此可以发送各种类型的数据。无论是何种类型的数据，都会以二进制序列的形式在网络上传送。
发送方需要把这个对象转换为字节序列，才能在网络上传送；接收方则需要把字节序列再恢复为对象。
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！
二、JSON
1. 简介
JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象简谱) 是一种轻量级的数据交换格式。
它基于 ECMAScript (欧洲计算机协会制定的js规范)的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。
简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。
易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。
2. 为什么用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。
3. JSON的两种结构
1、 “名称/值”对的集合（A collection of name/value pairs）
不同的编程语言中，它被理解为对象（object），纪录（record），结构（struct），字典（dictionary），哈希表（hash table），有键列表（keyed list），或者关联数组 （associative array）。
2、 值的有序列表（An ordered list of values）
在大部分语言中，它被实现为数组（array），矢量（vector），列表（list），序列（sequence）。
4. JSON的形式
1、值（value）
值（value） 可以是双引号括起来的字符串（string）、数值(number)、true、false、 null、对象（object）或者数组（array）。
这些结构可以嵌套。
2、字符串（string）
字符串（string） 是由 双引号 包围的任意数量Unicode字符的集合，使用反斜线转义。
一个字符（character）即一个单独的字符串（character string）。
3、数值（number）
JSON的数值没有使用八进制与十六进制格式。
4、对象（object）
对象（object） 是一个无序的“‘名称/值’对”集合。
一个对象以“{”（左括号）开始，“}”（右括号）结束。
每个“名称”后跟一个“:”（冒号）；“‘名称/值’ 对”之间使用“,”（逗号）分隔。
5、数组（array）
数组（array） 是值（value）的有序集合。一个数组以“[”（左中括号）开始，“]”（右中括号）结束。值之间使用“,”（逗号）分隔。
参考来源：JSON中国
5. 格式转化表
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：
三、JSON模块
Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码，它主要提供了四个方法： dump、dumps、load、loads。
dump和dumps对python对象进行序列化。将一个Python对象进行JSON格式的编码。
load和loads反序列化方法，将json格式数据解码为Python对象。
1. dump函数
json.dump(obj, fp, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)
1、obj
表示要序列化的对象。
2、fp
文件描述符，将序列化的str保存到文件中。
json模块总是生成str对象，而不是字节对象；因此，fp.write（）必须支持str输入。
3、skipkeys
默认为False。如果skipkeys是True则将跳过不是基本类型（str，int，float，bool，None）的dict键，不会引发TypeError。
4、ensure_ascii
默认值为True，能将所有传入的非ASCII字符转义输出。如果ensure_ascii为False，则这些字符将按原样输出。ensure_ascii=False，让文件中的中文可以直接显示！
5、check_circular
默认值为True。如果check_circular为False，则将跳过对容器类型的循环引用检查，循环引用将导致OverflowError。
6、allow_nan
默认值为True。如果allow_nan为True，则将使用它们的JavaScript等效项（NaN，Infinity，-Infinity）。
如果allow_nan为False，则严格遵守JSON规范，序列化超出范围的浮点值（nan，inf，-inf）会引发ValueError。
7、indent
设置缩进格式，默认值为None，选择的是最紧凑的表示。如果indent是非负整数或字符串，那么JSON数组元素和对象成员将使用该缩进级别进行输入；indent为0，负数或“”仅插入换行符；indent使用正整数缩进多个空格；如果indent是一个字符串（例如“\t”），则该字符串用于缩进每个级别。
8、separators
去除分隔符后面的空格，默认值为None。如果指定，则分隔符应为（item_separator，key_separator）元组。如果缩进为None，则默认为（’，’，’：’）；要获得最紧凑的JSON表示，可以指定（’，’，’:’）以消除空格。
9、default
默认值为None。如果指定，则default应该是为无法以其他方式序列化的对象调用的函数。它应返回对象的JSON可编码版本或引发TypeError。如果未指定，则引发TypeError。
10、sort_keys
默认值为False。如果sort_keys为True，则字典的输出将按键值排序。
2. dumps函数
json.dumps(obj, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)
dumps函数不需要传文件描述符(fp)，其他的参数和dump函数的一样。
3. load函数
json.load(fp, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)
1、fp
文件描述符，将fp（.read（）支持包含JSON文档的文本文件或二进制文件）反序列化为Python对象。
2、object_hook
默认值为None，object_hook是一个可选函数，此功能可用于实现自定义解码器。指定一个函数，该函数负责把反序列化后的基本类型对象转换成自定义类型的对象。
3、parse_float
默认值为None。如果指定了parse_float，用来对JSON float字符串进行解码，这可用于为JSON浮点数使用另一种数据类型或解析器。
4、parse_int
默认值为None。如果指定了parse_int，用来对JSON int字符串进行解码，这可以用于为JSON整数使用另一种数据类型或解析器。
5、parse_constant
默认值为None,如果指定了parse_constant,对-Infinity,Infinity,NaN字符串进行调用。如果遇到了无效的JSON符号，会引发异常。
如果进行反序列化（解码）的数据不是一个有效的JSON文档，将会引发 JSONDecodeError异常。
4. loads函数
json.loads(s, *, encoding=None, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)
1、s
将s（包含JSON文档的str，bytes或bytearray实例）反序列化为Python对象。
2、encoding
指定一个编码的格式。
loads也不需要文件描述符，其他参数的含义和load函数的一致。
四、JSON模块实例
1. dump和dumps函数
import json
# dumps可以格式化所有的基本数据类型为字符串
data1 = json.dumps([]) # 列表
print(data1, type(data1))
data2 = json.dumps(2) # 数字
print(data2, type(data2))
data3 = json.dumps('3') # 字符串
print(data3, type(data3))
dict = {"name": "Tom", "age": 18} # 字典
data4 = json.dumps(dict)
print(data4, type(data4))
with open("test.json", "w", encoding='utf-8') as f:
# indent 格式化保存字典，默认为None，小于0为零个空格。indent=4缩进4个空格
f.write(json.dumps(dict, indent=4))
json.dump(dict, f, indent=4) # 传入文件描述符，和dumps一样的结果
得到的输出结果如下（格式化所有的数据类型为str类型）：
[] <class 'str'>
2 <class 'str'>
"3" <class 'str'>
{"name": "Tom", "age": 18} <class 'str'>
test.json中的内容：
{
"name": "Tom",
"age": 18
}
2. load和loads函数
import json
dict = '{"name": "Tom", "age": 18}' # 将字符串还原为dict
data1 = json.loads(dict)
print(data1, type(data1))
with open("test.json", "r", encoding='utf-8') as f:
data2 = json.loads(f.read()) # load的传入参数为字符串类型
print(data2, type(data2))
f.seek(0) # 将文件游标移动到文件开头位置
data3 = json.load(f)
print(data3, type(data3))
运行结果如下：
{'name': 'Tom', 'age': 18} <class 'dict'>
{'name': 'Tom', 'age': 18} <class 'dict'>
{'name': 'Tom', 'age': 18} <class 'dict'>
3. 读取多行的JSON文件
假如要读取一个多行的JSON文件：
{"坂": ["坂5742"]}
{"构": ["构6784"]}
{"共": ["共5171"]}
{"钩": ["钩94a9"]}
{"肮": ["肮80ae"]}
{"孤": ["孤5b64"]}
如果直接使用：
with open(json_path, 'r') as f:
json_data = json.load(f)
就会报错：抛出异常JSONDecodeError。
表示数据错误，数据太多。
因为json只能读取一个文档对象，有两个解决办法：
1、单行读取文件,一次读取一行文件。
2、保存数据源的时候，格式写为一个对象。
1、单行读取文件
with open(json_path, 'r') as f:
for line in f.readlines():
line = line.strip() # 使用strip函数去除空行
if len(line) != 0:
json_data = json.loads(line)
2、合并为一个对象
将json文件处理成一个对象文件：
{"dict": [
{"坂": ["坂5742"]},
{"构": ["构6784"]},
{"共": ["共5171"]},
{"钩": ["钩94a9"]},
{"肮": ["肮80ae"]},
{"孤": ["孤5b64"]}
]}
然后再用：
with open(json_path, 'r') as f:
json_data = json.loads(f.read())
结语
以上就是Python序列化与反序列化详解（包括json和json模块详解）的全部内容啦，希望对大家有所帮助。 如果大家有任何疑问请给我留言，我会尽快回复的。在此也非常感谢大家对CSDN的支持！
