序列化是將對(duì)象的狀態(tài)信息轉(zhuǎn)換為可以存儲(chǔ)或傳輸?shù)男问降倪^程。在序列化期間，對(duì)象將其當(dāng)前狀態(tài)（存在內(nèi)存中）寫入到臨時(shí)或持久性存儲(chǔ)區(qū)（硬盤）。以后，可以通過從存儲(chǔ)區(qū)中讀取或反序列化對(duì)象的狀態(tài)，重新創(chuàng)建該對(duì)象。

實(shí)現(xiàn)對(duì)象的序列化和反序列化在python中有兩種方式：json 和 pickle。

其中json用于字符串 和 python數(shù)據(jù)類型間進(jìn)行轉(zhuǎn)換，pickle用于python特有的類型 和 python的數(shù)據(jù)類型間進(jìn)行轉(zhuǎn)換，pickle是python特有的。

1、JSON序列化：json.dumps()

info = { 'name':'tj', 'age':22}import jsonprint(info)print(type(info))print(json.dumps(info))print(type(json.dumps(info)))f = open('test.txt','w')# f.write(info) # TypeError: write() argument must be str, not dictf.write(json.dumps(info)) # 正常寫入文件 f.write(json.dumps(info)) 等價(jià)于 json.dump(info, f)f.close()>>>{’name’: ’tj’, ’age’: 22}<class ’dict’>{'name': 'tj', 'age': 22}<class ’str’>

2、JSON反序列化：json.loads()

f = open('test.txt','r')# print(f.read()['age']) #TypeError: string indices must be integersdata = json.loads(f.read()) # data = json.loads(f.read()) 等價(jià)于 data = json.load(f)print(data['age'])f.close()>>>22

注意：對(duì)于以下這種情況json就不能處理了

import jsondef hello(name): print('hello,',name)info = { 'name':'tj', 'age':22, 'func':hello}f = open('test2.txt','w')f.write(json.dumps(info)) #TypeError: Object of type function is not JSON serializablef.close()

所以：json用于字符串 和 python數(shù)據(jù)類型間進(jìn)行轉(zhuǎn)換

3、pickle序列化：pickle.dumps()

import pickledef hello(name): print('hello,',name)info = { 'name':'tj', 'age':22, 'func':hello}print(pickle.dumps(info)) #可見pickle序列化的結(jié)果輸出為二進(jìn)制，所以應(yīng)使用wb的方式往文件中寫f = open('test2.txt','wb')f.write(pickle.dumps(info)) # 等價(jià)于 pickle.dump(info,f)f.close()>>>b’x80x04x957x00x00x00x00x00x00x00}x94(x8cx04namex94x8cx04alexx94x8cx03agex94Kx16x8cx04funcx94x8cx08__main__x94x8cx05hellox94x93x94u.’

對(duì)于函數(shù)hello，序列化的不是內(nèi)存地址，而是整個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象，函數(shù)可以序列化。

4、pickle反序列化：pickle.loads()

f = open('test2.txt','rb')data = pickle.loads(f.read()) # 等價(jià)于data = pickle.load(f)print(data)print(data['name'])print(data['func'])>>>{’name’: ’tj’, ’age’: 22, ’func’: <function hello at 0x00000179EF69C040>}tj<function hello at 0x00000179EF69C040>

5、多次序列化與反序列化

1）json

import jsoninfo = { 'name':'tj', 'age':22}f = open('test3.txt','w')f.write(json.dumps(info))info[’age’] = 21f.write(json.dumps(info))f.close()# >>>序列化兩次后test3中的內(nèi)容test3.txt: {'name': 'tj', 'age': 22}{'name': 'tj', 'age': 21}f = open('test3.txt','r')# 報(bào)錯(cuò)，py3以上，多次dumps的文件反序列化報(bào)錯(cuò)，py2多次dumps的文件也能被反序列化，先序列化的先被反序列化data = json.loads(f.read()) # json.decoder.JSONDecodeErrorf.close()print(data)

2）pickle

import pickleinfo = { 'name':'tj', 'age':22}f = open('test2.txt','wb')f.write(pickle.dumps(info)) # 等價(jià)于 pickle.dump(info,f)info['sex'] = '女'f.write(pickle.dumps(info)) # 等價(jià)于 pickle.dump(info,f)f.close()>>>序列化兩次后test2.txt中的內(nèi)容test2.txt： �� }�(�name?tj?age?u.��%}�(�name?tj?age?K�sex?u.f = open('test2.txt','rb')data = pickle.loads(f.read()) # 第一次反序列化正常# data = pickle.loads(f.read()) # 第二次反序列化：EOFError: Ran out of inputprint(data)print(data['age'])# print(data['sex']) # KeyError: ’sex’

老王：是不是就不能多次序列化呢？那我修改后的數(shù)據(jù)還需要序列化寫入到文件怎么辦？

你：當(dāng)然能多次序列化，把序列化后數(shù)據(jù)寫到多個(gè)文件不就好了嘛。

以上就是淺析Python 序列化與反序列化的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python 序列化與反序列化的資料請(qǐng)關(guān)注好吧啦網(wǎng)其它相關(guān)文章！