序列化模块

目录

• 序列化模块
• 1 序列化&反序列化的定义
• 2、序列化的作用
• 3 序列化与反序列化的方法
  • 3.1 json方法
  • 3.2 pickle方法
• 4 猴子补丁

序列化模块

1 序列化&反序列化的定义

内存中的数据类型---->序列化---->特定的格式（json格式或者pickle格式）
内存中的数据类型<----反序列化<----特定的格式（json格式或者pickle格式）

土办法：
{'aaa':111}--->序列化str({'aaa':111})----->"{'aaa':111}"
{'aaa':111}<---反序列化eval("{'aaa':111}")<-----"{'aaa':111}"

2、序列化的作用

序列化得到结果=>特定的格式的内容有两种用途

1 可用于存储=>用于存档

2 传输给其他平台使用=>跨平台数据交互

​ python java
​ 列表 特定的格式 数组

强调：
针对用途1的特定一格式：是一种专用的格式=>pickle只有python可以识别
针对用途2的特定一格式：是一种通用、能够被所有语言识别的格式=>json

3 序列化与反序列化的方法

3.1 json方法

# 示范1
import json
# 序列化
json_res=json.dumps([1,'aaa',True,False])
print(json_res,type(json_res)) # "[1, "aaa", true, false]"

# 反序列化
l=json.loads(json_res)
print(l,type(l))

# 示范2：
import json

# 序列化的结果写入文件的复杂方法
json_res=json.dumps([1,'aaa',True,False])
# print(json_res,type(json_res)) # "[1, "aaa", true, false]"
with open('test.json',mode='wt',encoding='utf-8') as f:
    f.write(json_res)

# 将序列化的结果写入文件的简单方法
with open('test.json',mode='wt',encoding='utf-8') as f:
    json.dump([1,'aaa',True,False],f)


# 从文件读取json格式的字符串进行反序列化操作的复杂方法
with open('test.json',mode='rt',encoding='utf-8') as f:
    json_res=f.read()
    l=json.loads(json_res)
    print(l,type(l))

# 从文件读取json格式的字符串进行反序列化操作的简单方法
with open('test.json',mode='rt',encoding='utf-8') as f:
    l=json.load(f)
    print(l,type(l))

#json验证: json格式兼容的是所有语言通用的数据类型，不能识别某一语言的所独有的类型
json.dumps({1,2,3,4,5})
# TypeError: Object of type set is not JSON serializable

# json强调：一定要搞清楚json格式，不要与python混淆
l=json.loads('[1, "aaa", true, false]')
l=json.loads("[1,1.3,true,'aaa', true, false]")
print(l[0])

json中字符串和字典中的字符串为双引号,布尔值为全小写,元组转化成列表

l = json.loads(b'[1, "aaa", true, false]')
print(l, type(l))

with open('test.json',mode='rb') as f:
    l=json.load(f)


res=json.dumps({'name':'哈哈哈'})
print(res,type(res))

res=json.loads('{"name": "\u54c8\u54c8\u54c8"}')
print(res,type(res))

3.2 pickle方法

pickle的方法用法和json相同

不同在于pickle可以转换python中的任意数据类型

# 5.pickle模块
import pickle
res=pickle.dumps({1,2,3,4,5})
print(res,type(res))

s=pickle.loads(res)
print(s,type(s))

4 猴子补丁

注意: 一定要在入口处打猴子补丁

猴子补丁是利用 模块在重复加载时不会重新创建名称空间,而是引用第一次导入的模块 的特点实现的

猴子补丁可以将模块的某些功能换成另一个功能,并且完全不影响其他代码之前对原功能引用

在入口处(一般为start文件)将模块的某一部分通过赋值覆盖掉,这样就能完成猴子补丁

当效果不满意时仅需将入口处猴子补丁删除即可恢复原样

import json
import ujson

def monkey_patch_json():
    json.__name__ = 'ujson'
    json.dumps = ujson.dumps
    json.loads = ujson.loads

monkey_patch_json() # 在入口文件出运行


# import ujson as json 的方法不能实现猴子补丁的效果
# 因为其他文件依旧为import json,还是会创建json名称空间,需要把每个文件的import json都更改

# 后续代码中的应用
json.dumps()
json.dumps()
json.dumps()
json.dumps()
json.dumps()
json.dumps()
json.dumps()
json.dumps()
json.loads()
json.loads()
json.loads()
json.loads()
json.loads()
json.loads()
json.loads()
json.loads()
json.loads()
json.loads()
json.loads()