序列化和反序列化
序列化和反序列化
概念
序列化:按照某种规则,把内存中数据保存到文件中。
- 文件时一个字节序列,所以必须把数据转换成字节序列,输出到文件。
反序列化:从文件的字节序列恢复到内存并且还原原来的类型。
定义
- serialization 序列化,将内存中对象存储下来,把他变成一个个字节。->二进制
- deserialization 反序列化,将文件的一个个字节恢复成内存中对象。->二进制
序列化保存到文件就是持久化,可以将数据序列化(持久化)后用于网络传输;也可以将从文件中或者网络接受到的字节序列反序列化 - Python中pickle库就是用来序列化和反序列化的。
Pickle库
- dump(obj,file,protocol=None,*,fix_imports=True) #将obj对象序列化后写入file中
- obj:需要序列化的对象
- file:文件描述符,需要写入的文件描述符
- protocol:协议
- fix_imports:
- dumps(obj, protocol=None, *, fix_imports=True)->bytes #将obj对象序列化后返回序列化的bytes对象
- obj:需要序列化的对象
- protocol:协议
- fix_imports:
- bytes:返回值 序列化后的bytes
- load(file, *, fix_imports=True, encoding=“ASCII”, errors=“strict”) #从文件中读取内容反序列化。
- file :文件描述符,序列化后生成的文件。
- fix_imports:
- encoding:文件编码,默认为ASCII
- errors
- loads(bytes_object, *, fix_imports=True, encoding=“ASCII”, errors=“strict”)->从bytes中反序列化
- bytes_object:序列化后的bytes对象
- fix_imports:
- encoding:编码
- errors
示例
import pickle i = 99 c = 'c' l = list('123') d = {"a":1,"b":"abc","c":[1,2,3]} filename = "xddpython" #序列化 with open(filename,'wb') as f: pickle.dump(i,f) pickle.dump(c,f) pickle.dump(l,f) pickle.dump(d,f) #读取序列化后生成的文件 with open(filename,"rb") as f: print(f.read()) #反序列化 with open(filename,"rb") as f: while 1: try: x = pickle.load(f) except Exception: break; print(x)
类的序列化和反序列化
Python中的pickle模块,对类的序列化。记录了类名,方法名。以及类的属性。不会记录类中方法的执行代码。所以如果对同一个类序列化后。在改变类中的方法,然后将序列化的文件反序列化生成类,那么生成的类中会使用修改后的方法。
示例
import pickle class AAA: ttt = "ABC" def show(self): print('abc') #创建AAA对象 a1 = AAA() print("序列化前:") print("ttt = ",a1.ttt) print("show()\t",a1.show()) #序列化 ser = pickle.dumps(a1) #重新定义类AAA class AAA: ttt = "BBB" def show(self): print('def') a2 = pickle.loads(ser) print("反序列化后:") print("ttt = ",a2.ttt) print("show()\t",a2.show())
总结
- 注意对类的反序列化,运行环境中必须要有反序列化中记录的类的对象。如果没有无法反序列化,会出现AttributeError异常。
- 对于类的序列化,序列化的bytes中会记录类名,以及方法名,和类的属性名和属性值。
- 序列化和反序列化必须保证使用同一套类的定义,否则会带来不可预料的结果。