什么叫序列化——將原本的字典、列表等內容轉換成一個字符串的過程就叫做序列化。
比如，我們在python代碼中計算的一個數據需要給另外一段程序使用，那我們怎么給？ 現在我們能想到的方法就是存在文件里，然后另一個python程序再從文件里讀出來。 但是我們都知道，對於文件來說是沒有字典這個概念的，所以我們只能將數據轉換成字典放到文件中。 你一定會問，將字典轉換成一個字符串很簡單，就是str(dic)就可以辦到了，為什么我們還要學習序列化模塊呢？ 沒錯序列化的過程就是從dic 變成str(dic)的過程。現在你可以通過str(dic)，將一個名為dic的字典轉換成一個字符串， 但是你要怎么把一個字符串轉換成字典呢？ 聰明的你肯定想到了eval()，如果我們將一個字符串類型的字典str_dic傳給eval，就會得到一個返回的字典類型了。 eval()函數十分強大，但是eval是做什么的？e官方demo解釋為：將字符串str當成有效的表達式來求值並返回計算結果。 ＢＵＴ！強大的函數有代價。安全性是其最大的缺點。 想象一下，如果我們從文件中讀出的不是一個數據結構，而是一句"刪除文件"類似的破壞性語句，那么后果實在不堪設設想。 而使用eval就要擔這個風險。 所以，我們並不推薦用eval方法來進行反序列化操作(將str轉換成python中的數據結構)
序列化的目的
1、以某種存儲形式使自定義
對象持久化；
2、將對象從一個地方傳遞到另一個地方。
3、使程序更具維護性。
Json模塊提供了四個功能：dumps、dump、loads、load
import json dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'} str_dic = json.dumps(dic) #序列化：將一個字典轉換成一個字符串 print(type(str_dic),str_dic) #<class 'str'> {"k3": "v3", "k1": "v1", "k2": "v2"} #注意，json轉換完的字符串類型的字典中的字符串是由""表示的 dic2 = json.loads(str_dic) #反序列化：將一個字符串格式的字典轉換成一個字典 #注意，要用json的loads功能處理的字符串類型的字典中的字符串必須由""表示 print(type(dic2),dic2) #<class 'dict'> {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'} list_dic = [1,['a','b','c'],3,{'k1':'v1','k2':'v2'}] str_dic = json.dumps(list_dic) #也可以處理嵌套的數據類型 print(type(str_dic),str_dic) #<class 'str'> [1, ["a", "b", "c"], 3, {"k1": "v1", "k2": "v2"}] list_dic2 = json.loads(str_dic) print(type(list_dic2),list_dic2) #<class 'list'> [1, ['a', 'b', 'c'], 3, {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}]
import json f = open('json_file','w') dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'} json.dump(dic,f) #dump方法接收一個文件句柄，直接將字典轉換成json字符串寫入文件 f.close() f = open('json_file') dic2 = json.load(f) #load方法接收一個文件句柄，直接將文件中的json字符串轉換成數據結構返回 f.close() print(type(dic2),dic2)
import json f = open('file','w') json.dump({'國籍':'中國'},f) ret = json.dumps({'國籍':'中國'}) f.write(ret+'\n') json.dump({'國籍':'美國'},f,ensure_ascii=False) ret = json.dumps({'國籍':'美國'},ensure_ascii=False) f.write(ret+'\n') f.close()
Serialize obj to a JSON formatted str.(字符串表示的json對象) Skipkeys：默認值是False，如果dict的keys內的數據不是python的基本類型(str,unicode,int,long,float,bool,None)，設置為False時，就會報TypeError的錯誤。此時設置成True，則會跳過這類key ensure_ascii:，當它為True的時候，所有非ASCII碼字符顯示為\uXXXX序列，只需在dump時將ensure_ascii設置為False即可，此時存入json的中文即可正常顯示。) If check_circular is false, then the circular reference check for container types will be skipped and a circular reference will result in an OverflowError (or worse). If allow_nan is false, then it will be a ValueError to serialize out of range float values (nan, inf, -inf) in strict compliance of the JSON specification, instead of using the JavaScript equivalents (NaN, Infinity, -Infinity). indent：應該是一個非負的整型，如果是0就是頂格分行顯示，如果為空就是一行最緊湊顯示，否則會換行且按照indent的數值顯示前面的空白分行顯示，這樣打印出來的json數據也叫pretty-printed json separators：分隔符，實際上是(item_separator, dict_separator)的一個元組，默認的就是(‘,’,’:’)；這表示dictionary內keys之間用“,”隔開，而KEY和value之間用“：”隔開。 default(obj) is a function that should return a serializable version of obj or raise TypeError. The default simply raises TypeError. sort_keys：將數據根據keys的值進行排序。 To use a custom JSONEncoder subclass (e.g. one that overrides the .default() method to serialize additional types), specify it with the cls kwarg; otherwise JSONEncoder is used.
import json data = {'username':['李華','二愣子'],'sex':'male','age':16} json_dic2 = json.dumps(data,sort_keys=True,indent=2,separators=(',',':'),ensure_ascii=False) print(json_dic2)
用於序列化的兩個模塊
- json，用於字符串 和 python數據類型間進行轉換
- pickle，用於python特有的類型 和 python的數據類型間進行轉換
pickle模塊提供了四個功能：dumps、dump(序列化，存）、loads（反序列化，讀）、load （不僅可以序列化字典，列表...可以把python中任意的數據類型序列化）
import pickle
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
str_dic = pickle.dumps(dic)
print(str_dic) #一串二進制內容
dic2 = pickle.loads(str_dic)
print(dic2) #字典
import time
struct_time = time.localtime(1000000000)
print(struct_time)
f = open('pickle_file','wb')
pickle.dump(struct_time,f)
f.close()
f = open('pickle_file','rb')
struct_time2 = pickle.load(f)
print(struct_time2.tm_year)