序列化

我们把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling，序列化之后，就可以把序列化后的内容写入磁盘，或者通过网络传输到别的机器上。把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。

import pickle
d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
pickle.dumps(d)
'''
b'\x80\x03}q\x00(X\x03\x00\x00\x00ageq\x01K\x14X\x05\x00\x00\x00scoreq\x02KXX\x04\x00\x00\x00nameq\x03X\x03\x00\x00\x00Bobq\x04u.'
'''

pickle.dumps()方法把任意对象序列化成一个bytes，然后，就可以把这个bytes写入文件。或者用另一个方法pickle.dump()直接把对象序列化后写入一个file-like Object：

>>>f = open('dump.txt', 'wb')
>>>pickle.dump(d, f)
>>>f.close()

当我们要把对象从磁盘读到内存时，可以先把内容读到一个bytes，然后用pickle.loads()方法反序列化出对象，也可以直接用pickle.load()方法从一个file-like Object中直接反序列化出对象。我们打开另一个Python命令行来反序列化刚才保存的对象：

f = open('dump.txt', 'rb')
d = pickle.load(f)
f.close()
d
'''
{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}
'''

Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样，就是它只能用于Python，并且可能不同版本的Python彼此都不兼容，因此，只能用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也没关系。

 

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。

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：

JSON类型	Python类型
{}	dict
[]	list
"string"	str
1234.56	int或float
true/false	True/False
null	None

Python内置的json模块提供了非常完善的Python对象到JSON格式的转换。我们先看看如何把Python对象变成一个JSON：

import json
d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
json.dumps(d)
'''
'{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
'''

dumps()方法返回一个str，内容就是标准的JSON。类似的，dump()方法可以直接把JSON写入一个file-like Object

要把JSON反序列化为Python对象，用loads()或者对应的load()方法，前者把JSON的字符串反序列化，后者从file-like Object中读取字符串并反序列化：

json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
json.loads(json_str)
'''
{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}
'''

 

由于JSON标准规定JSON编码是UTF-8，所以我们总是能正确地在Python的str与JSON的字符串之间转换。

 

JSON进阶

Python的dict对象可以直接序列化为JSON的{}，不过，很多时候，我们更喜欢用class表示对象，比如定义Student类，然后序列化：

import json

class Student(object):
    def __init__(self, name, age, score):
        self.name = name
        self.age = age
        self.score = score

s = Student('Bob', 20, 88)
print(json.dumps(s))

运行代码，毫不留情地得到一个TypeError

错误的原因是Student对象不是一个可序列化为JSON的对象。如果连class的实例对象都无法序列化为JSON，这肯定不合理！

仔细看dumps()方法的参数列表，可以发现，除了第一个必须的obj参数外，dumps()方法还提供了一大堆的可选参数.

前面的代码之所以无法把Student类实例序列化为JSON，是因为默认情况下，dumps()方法不知道如何将Student实例变为一个JSON的{}对象。

可选参数default就是把任意一个对象变成一个可序列为JSON的对象，我们只需要为Student专门写一个转换函数，再把函数传进去即可：

def student2dict(std):
    return {
        'name': std.name,
        'age': std.age,
        'score': std.score
    }

这样，Student实例首先被student2dict()函数转换成dict，然后再被顺利序列化为JSON：

 print(json.dumps(s, default=student2dict))
'''
{"age": 20, "name": "Bob", "score": 88}
'''

任意class的实例变为dict：

print(json.dumps(s, default=lambda obj: obj.__dict__))

因为通常class的实例都有一个__dict__属性，它就是一个dict，用来存储实例变量。也有少数例外，比如定义了__slots__的class。

同样的道理，如果我们要把JSON反序列化为一个Student对象实例，loads()方法首先转换出一个dict对象，然后，我们传入的object_hook函数负责把dict转换为Student实例：

def dict2student(d):
    return Student(d['name'], d['age'], d['score'])