python3（三十八） serialize

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__author__on__ = 'shaozhiqi  2019/9/24'

# !/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

# 在程序運行的過程中，所有的變量都是在內存中，比如，定義一個dict：
d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
# 我們把變量從內存中變成可存儲或傳輸的過程稱之為**序列化**，在Python中叫pickling
# 序列化之后，就可以把序列化后的內容寫入磁盤，或者通過網絡傳輸到別的機器上。
# 反過來，把變量內容從序列化的對象重新讀到內存里稱之為反序列化，即unpickling。
# Python提供了pickle模塊來實現序列化。
import pickle

d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
pickle.dumps(d)
# pickle.dumps()方法把任意對象序列化成一個bytes，然后，就可以把這個bytes寫入文件。
# 或者用另一個方法pickle.dump()直接把對象序列化后寫入一個file-like Object：
f = open('dump.txt', 'wb')
pickle.dump(d, f)
f.close()
# 看看寫入的dump.txt文件，一堆亂七八糟的內容，這些都是Python保存的對象內部信息。如下：
# �}q (X   nameq
X   BobqX   ageqKX   scoreqKXu.

# -----------------------------------pickle反序列化------------------------------------
# 當我們要把對象從磁盤讀到內存時，可以先把內容讀到一個bytes，
# 然后用pickle.loads()方法反序列化出對象，也可以直接用pickle.load()方法從一個file-like Object中直接反序列化出對象。
# 我們打開另一個Python命令行來反序列化剛才保存的對象：
f = open('dump.txt', 'rb')
d = pickle.load(f)
f.close()
print(d)  # {'name': 'Bob', 'age': 20, 'score': 88}
# 當然，這個變量和原來的變量是完全不相干的對象，它們只是內容相同而已。
#
# Pickle的問題和所有其他編程語言特有的序列化問題一樣，就是它只能用於Python，並且可能不同版本的Python彼此都不兼容，
# 因此，只能用Pickle保存那些不重要的數據，不能成功地反序列化也沒關系。

# ------------------------------------------json----------------------------------
# 如果我們要在不同的編程語言之間傳遞對象，就必須把對象序列化為標准格式，
# 比如XML，但更好的方法是序列化為JSON，因為JSON表示出來就是一個字符串，
# 可以被所有語言讀取，也可以方便地存儲到磁盤或者通過網絡傳輸。
# JSON不僅是標准格式，並且比XML更快，而且可以直接在Web頁面中讀取，非常方便。

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

# -----------------Python對象->JSON--------------------------------------------
import json

d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
json_d = json.dumps(d)
print(json_d)  # {"name": "Bob", "age": 20, "score": 88}
# dumps()方法返回一個str，內容就是標准的JSON。類似的，dump()方法可以直接把JSON寫入一個file-like Object。

# 要把JSON反序列化為Python對象，用loads()或者對應的load()方法，前者把JSON的字符串反序列化，
# 后者從file-like Object中讀取字符串並反序列化：
json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
dictvlaue = json.loads(json_str)
print(dictvlaue)
print(type(dictvlaue))  # <class 'dict'>
# 可以看到轉化為了dict類型

# ----------------------------------------------------------------------------------
# Python的dict對象可以直接序列化為JSON的{}，
# 不過，很多時候，我們更喜歡用class表示對象，比如定義Student類，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))
# TypeError: Object of type Student is not JSON serializable

# 錯誤的原因是Student對象不是一個可序列化為JSON的對象。
# 可選參數default就是把任意一個對象變成一個可序列為JSON的對象，我們只需要為Student專門寫一個轉換函數，再把函數傳進去即可：

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


# 這樣，Student實例首先被student2dict()
# 函數轉換成dict，然后再被順利序列化為JSON：
print(json.dumps(s, default=student2dict))  # {"name": "Bob", "age": 20, "score": 88}

# 那么問題來了，難道我們每轉化一個類為json都需要為其寫一個轉化函數嗎？
# 因為通常class的實例都有一個__dict__屬性，它就是一個dict，用來存儲實例變量。
# 也有少數例外，比如定義了__slots__的class。
print('student:', json.dumps(s, default=lambda obj: obj.__dict__))


# student: {"name": "Bob", "age": 20, "score": 88}

# 同樣的道理，如果我們要把JSON反序列化為一個Student對象實例，
# loads()方法首先轉換出一個dict對象，然后，我們傳入的object_hook函數負責把dict轉換為Student實例：
def dict2student(d):
    return Student(d['name'], d['age'], d['score'])


json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
student2 = json.loads(json_str, object_hook=dict2student)
print('json-student:', student2.name)  # json-student: Bob