内置模块之序列化模块

序列化模块：json模块和pickle模块

前提：

　　试想一下，你没有这种需求，想把一个字典或者列表直接存储起来，等下次再用，但是这些数据类型是存储在内存中的，程序结束后内存就会被释放了。通过之前学习的内容，如果想把数据永久地存储下来，可以存储到文件里面，可是文件中只能储存字符串类型，或者那么你的这种需求能够实现吗？

　　你灵机一动，想到了强大的eval()内置函数，通过eval就能够操作字符串啊。

stu = {'name':'he','age':23}
ret = str(stu)                    #把字典转换为字符串类型
print(eval(ret),type(eval(ret)))
》》》
{'name': 'he', 'age': 23} <class 'dict'>

　　但是强大的eval()的安全性却得不到保证，如果在文件中读取出来的是一条类似于'rm /'之类的命令，后果不堪设想。

　　 所以在三个场景中是不建议使用eval函数的：

　　 1.用户输入的时候  2.文件读入的时候  3.网络传输的时候

　　 这个时候要完成你的需求，就需要用到新的概念：序列化。

序列化：

　　将一个对象从内存中转换为可存储(字符串类型)或者可传输（bytes）类型的过程，就叫做序列化过程。在python中叫做pickling，通俗点说，就是序列化就是将其他数据类型转换为字符串/bytes类型的过程。

为什么要用序列化：

　　（1）持久化数据类型

　　（2）跨平台进行交互。不同的编程语言都用协商好的序列化格式，那么便能打破平台/语言之间的限制，实现跨平台数据交互。

　　

json模块

　　json格式在各个语言之间都是通用的序列化格式。在json格式中，所有的字符串都是""双引号的。

　　json的优点：

　　　　所有的数据类型都是各个语言通用的。在各个编程语言中都支持。

　　json的缺点：

　　　　1. json只是支持非常少的数据类型

　　　　2. 对数据类型的约束十分严格。

　　　　　 （1）字典中的key必须是字符串。

　　　　　 （2）json只支持列表，字典，数值，字符串，布尔值。

json的用法：

# 序列化过程--json.dumps()
stu = {'name':'he','age':23,1:('hello','python')}
stu_json = json.dumps(stu)
print(stu_json,type(stu_json))
>>>
# 得到序列化后的结果，确实是字符串类型，但是也体现了json对数据类型的严苛要求
# 字典中的元素被转化为了列表形式
{"name": "he", "age": 23, "1": ["hello", "python"]} <class 'str'>

#反序列化过程--json.loads()
stu = json.loads(stu_json)
print(stu,type(stu))
>>>
# 反序列化得到了原来的字典类型，但是还是json格式的约束，原字典中的元组变成了列表
# WTF...这种更改了数据类型的操作，显示是不能令python开发者满意的
{'name': 'he', 'age': 23, '1': ['hello', 'python']} <class 'dict'>

 　　如果想把数据类型直接序列化到一个文件中，json模块也为我们提供了两个方法：json.dump()和json.load()

# 序列化进文件中
import json
f = open('json_file','w')
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
json.dump(dic,f)       #dump方法接收一个文件句柄，直接将字典转换成json字符串写入文件
f.close()

f = open('json_file')
dic2 = json.load(f)    #load方法接收一个文件句柄，直接将文件中的json字符串转换成数据结构返回
f.close()
print(type(dic2),dic2)

　　如果文件中存在很多数据，但是load方法只能去第一个数据，这种情况下，需要怎么办？这种情况下，就只能通过打开文件，通过loads()方法读取。

import json
with open('file_path','r')  as f:
    for line in f:
        ret = json.loads(line.strip())
        print(ret)

pickle模块

　　由于json格式对python数据类型的支持不是那么完美，如果只是在python程序之间交互，使用pickle模块的支持性会更好。但是不足之处就是，pickle只是适用于python语言。

　　pickle的优点：

　　（1）pickle支持python中的所有数据类型

　　（2）pickle会把数据类型序列化成bytes类型

　　pickle的缺点：

　　（1）pickle只适用于python。

 pickle模块的使用：

 

import pickle
dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}
print(type(dic))#<class 'dict'>

j=pickle.dumps(dic)
print(type(j))#<class 'bytes'>

f=open('序列化对象_pickle','wb')#注意是w是写入str,wb是写入bytes,j是'bytes'
f.write(j)  #-------------------等价于pickle.dump(dic,f)
f.close()
#-------------------------反序列化
import pickle
f=open('序列化对象_pickle','rb')
data=pickle.loads(f.read())#  等价于data=pickle.load(f)
print(data['age'])