Python高级编程-序列化

　　在程序运行的过程中，所有的变量都是在内存中，比如，定义一个dict：

dict1 = {'name': 'Rob', 'age': 19, 'score': 90}

可以随时修改变量，比如把age改成20，但是一旦程序结束，变量所占用的内存就被操作系统全部回收。如果没有把修改后的'Bill'存储到磁盘上，下次重新运行程序，变量又被初始化为19。很多游戏有存档的功能，就是使用的序列化，将用户的状态保存为文件，下次读取。

(一)pickle

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，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等，都是一个意思。

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。

反过来，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。

Python提供了pickle模块来实现序列化。

首先，我们尝试把一个对象序列化成bytes类型：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import pickle

# pickle dumps, 把任意对象序列化成一个bytes类型
dict1 = {'name': 'Rob', 'age': 19, 'score': 90}
result = pickle.dumps(dict1)
print(result, type(result))

运行结果：

b'\x80\x03}q\x00(X\x04\x00\x00\x00nameq\x01X\x03\x00\x00\x00Robq\x02X\x05\x00\x00\x00scoreq\x03KZX\x03\x00\x00\x00ageq\x04K\x13u.' <class 'bytes'>

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：

# pickle dump, 直接把对象序列化后写入一个file-like Object
f1 = open("students.txt", 'wb')
pickle.dump(dict1, f1)  # 第二个参数是文件句柄,先用open()获取,open的方式为'wb'-只写字节
f1.close()

看看写入的students.txt文件，一堆乱七八糟的内容，这些都是Python保存的对象内部信息:

�}q (X   nameq
X   RobqX   scoreqKZX   ageqKu.

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:

# pickle loads, 反序列化出对象
dict2 = pickle.loads(result)
print(dict2, type(dict2))

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：

# pickle load 从一个file-like Object中直接反序列化出对象
f1 = open("students.txt", 'rb')  # 参数是文件句柄，用open()获取, open的方式为'rb'-只读字节
dict2 = pickle.load(f1)  #
f1.close()
print(dict2,type(dict2))

最后的结果都能得到原来的字典：

{'name': 'Rob', 'score': 90, 'age': 19} <class 'dict'>

当然，这个变量和原来的变量是完全不相干的对象，它们只是内容相同而已。

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。

 

(二)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：

# json dumps, 方法返回一个str
dict1 = {'name': 'Rob', 'age': 19, 'score': 90}
result = json.dumps(dict1)
print(result, type(result))

运行结果：

{"age": 19, "name": "Rob", "score": 90} <class 'str'>

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：

# json dump， 序列化写入file-like Object
f1 = open('students.txt', 'w')
json.dump(dict1, f1)  # json.dump序列化的结果是str，所以open需要以'w' 'r'的方式
f1.close()

文件内容如下：

{"age": 19, "name": "Rob", "score": 90}

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 loads, 把JSON的字符串反序列化
dict2 = json.loads(result)
print(dict2, type(dict2))

# json load, 从file-like Object中读取字符串并反序列化
f1 = open('students.txt', 'r')
dict2 = json.load(f1)
print(dict2, type(dict2))
f1.close()

运行结果：

{'age': 19, 'name': 'Rob', 'score': 90} <class 'dict'>

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。

 

(三)对自定义类序列化

上面是对基本类型的序列化，pickle和json都可以实现，假如自定义如下的students类，我们想对students类的实例序列化呢？

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

s1 = Student('Rob', 19, 90)

我们可以用pickle的dumps()和loads()对其进行序列化和反序列化：

result = pickle.dumps(s1)
print(result, type(result))
s2 = pickle.loads(result)
print(s2, type(s2))

运行结果：

b'\x80\x03c__main__\nStudent\nq\x00)\x81q\x01}q\x02(X\x0f\x00\x00\x00_Student__scoreq\x03KZX\x0e\x00\x00\x00_Student__nameq\x04X\x03\x00\x00\x00Robq\x05X\r\x00\x00\x00_Student__ageq\x06K\x13ub.' <class 'bytes'>
<__main__.Student object at 0x0070EFD0> <class '__main__.Student'>

我们试试用json序列化：

s1 = Student('Rob', 19, 90)
result = json.dumps(s1)
print(result)

运行代码，毫不留情地得到一个TypeError：

TypeError: <__main__.Student object at 0x0222E870> is not JSON serializable

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！

别急，我们仔细看看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：

https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps

这些可选参数就是让我们来定制JSON序列化。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 student_2_dict(student_obj):
    dict_student = {'name': student_obj.name, 'age': student_obj.age, 'score': student_obj.score}
    return dict_student

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：

result = json.dumps(s1, default=student_2_dict)
print(result)

运行结果：

{"age": 19, "name": "Rob", "score": 90}

不过，下次如果遇到一个Teacher类的实例，照样无法序列化为JSON。我们可以偷个懒，把任意class的实例变为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：

print(json.dumps(s1,default=lambda obj: obj.__dict__))

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 dict_2_student(d):
    s = Student(d['name'], d['age'], d['score'])
    return s

然后用loads反序列化：

d = json.loads(result)
s2 = dict_2_student(d)
print(s2)

运行结果：

<__main__.Student object at 0x021F87F0>

这里需要注意如下的问题，假如我在定义Students类时，把name,age,score定义为私有成员时：

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

因为类的私有成员在类外部不能访问，在函数 student_2_dict(student_obj)内:

def student_2_dict(student_obj):
    dict_student = {'name': student_obj.__name, 'age': student_obj.__age, 'score': student_obj.__score}
    return dict_student

将会报错： AttributeError: 'Student' object has no attribute '__name' 

因此上面通过定义函数方法就不能用了，使用类实例的__dict__属性的方法虽然可用，但是我们看到序列化的结果已经变了：

{"_Student__score": 90, "_Student__age": 19, "_Student__name": "Rob"}

这是因为我们在python中可以通过“_类名__字段名” 强制访问私有字段。

 再如果我们在类中定义了__slot__呢(__slot__限制类的实例动态绑定字段)？

class Student(object):
    __slots__ = ('__name', '__age', '__score')
    
    
    def __init__(self, name, age, score):
        self.__name = name
        self.__age = age
        self.__score = score

我们再执行代码：

s1 = Student('Rob', 19, 90)
print(json.dumps(s1, default=lambda obj: obj.__dict__))

程序报错如下： AttributeError: 'Student' object has no attribute '__dict__' 

因此我们在对自定义类序列化的时候，最好用pickle来实现。