小編給大家分享一下python序列化的方法是什么，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

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pickle模塊，json模塊

（1）把變量從內(nèi)存中變成可存儲(chǔ)或傳輸?shù)倪^程，稱之為序列化。Python中叫pickling，其他語言中也被稱為serialization，marshalling，flattening等，都是相同的意思。

（2）序列化之后，就可以把序列化后的內(nèi)容（序列化后的內(nèi)容是一個(gè)Bytes）寫入磁盤，或者通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)絼e的機(jī)器上。

（3）把變量?jī)?nèi)容從序列化的對(duì)象重新讀到內(nèi)存里，稱之為反序列化，即unpickling。

（4）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保存那些不重要的數(shù)據(jù)，不能成功地反序列化也沒關(guān)系。

把一個(gè)對(duì)象序列化并寫入文件，有兩種方法：

（1）pickle.dumps( )方法： 把任意對(duì)象序列化成一個(gè)bytes，然后，通過一定方式把這個(gè)bytes寫入文件。

import pickle
d=dict(name='bob',age=23,score=98)
print(pickle.dumps(d))

（2）pickle.dump( )方法： 直接把對(duì)象序列化后寫入一個(gè)file-like Object

import pickle
d=dict(name='shirley',age=23,score=98)
f=open('dump.txt','wb')  #因?yàn)樾蛄谢笫莃ytes，所以是wb
pickle.dump(d,f)
f.close()
#通過pickle.dump()將對(duì)象保存到文件中，通過下面語句可以查看寫入的序列化內(nèi)容
f=open("dump.txt",'rb')#rb
print(f.read())

pickle.dumps( )和pickle.dump( )的區(qū)別：就在于中間過程我們是否還需要再做一些操作。

前者我們還要再做一些操作；后者不需要我們?cè)龠M(jìn)行任何操作。

同序列化一樣，當(dāng)要把對(duì)象從磁盤讀到內(nèi)存時(shí)，有兩種方法：

（1）pickle.loads( )：可以先把內(nèi)容讀到一個(gè)bytes，然后用pickle.loads( )方法反序列化出對(duì)象

（2）pickle.load( )：直接用pickle.load( )方法從一個(gè)file-like Object中直接反序列化出對(duì)象

import pickle
f=open('dump.txt','rb')
s=pickle.load(f)
f.close()
print("反序列化后的對(duì)象s:",s)

運(yùn)行結(jié)果： 反序列化后的對(duì)象s: {'score': 98, 'age': 23, 'name': 'shirley'}

注意：這個(gè)反序列化后的對(duì)象和原來的變量d是完全不相干的，它們只是內(nèi)容相同而已。

JSON

Python內(nèi)置的json模塊可以實(shí)現(xiàn)從Python對(duì)象到JSON格式的轉(zhuǎn)換

（1）JSON表示出來就是一個(gè)字符串，可以被所有語言讀取，也可以方便地存儲(chǔ)到磁盤或者通過網(wǎng)絡(luò)傳輸。

（2）JSON是標(biāo)準(zhǔn)格式，比XML更快，而且可以直接在Web頁(yè)面中讀取。

（3）JSON表示的對(duì)象就是標(biāo)準(zhǔn)的JavaScript語言的對(duì)象

JSON和Python內(nèi)置的數(shù)據(jù)類型對(duì)應(yīng)如下：

JSON類型------Python類型

{ }----------------dict

[ ]----------------list

"string"---------str

1234.56--------int或float

true/false-------True/False

null---------------None

注： 把Python對(duì)象轉(zhuǎn)換成JSON格式時(shí)，只要是上面表格中列舉的Python類型即可，其他類型，例如變量，就會(huì)報(bào)錯(cuò)。

把Python對(duì)象轉(zhuǎn)換成JSON格式：json.dumps( )方法，json.dump( )方法（可以直接把JSON寫入一個(gè)file-like Object）

要把JSON反序列化為Python對(duì)象：json.loads( )方法，json.load( )方法 （前者把JSON的字符串反序列化，后者從file-like Object 中讀取字符串并反序列化）

實(shí)例：把Python對(duì)象變成一個(gè)JSON

import json
d=dict(name='shirley',age=23,score=98)
print(json.dumps(d))
print(isinstance(json.dumps(d),str)) #判斷序列化后的內(nèi)容類型
print(type(json.dumps(d)))#判斷序列化后的內(nèi)容類型

運(yùn)行結(jié)果：

json.dumps(d)： {"name": "shirley", "age": 23, "score": 98}
True

JSON字符串反序列化：

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

注：由于JSON標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定JSON編碼是UTF-8，所以我們總是能正確地在Python的字符串str與JSON的字符串之間轉(zhuǎn)換。

JSON進(jìn)階

由于Python的字典dict對(duì)象在上面表格列舉的Python類型中，所以字典dict可以直接序列化為JSON的{ }，不過，很多時(shí)候，更喜歡用class表示對(duì)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('Nancy',24,89)
print(json.dumps(s))

運(yùn)行結(jié)果：

Traceback (most recent call last):
……………………………………
TypeError:  is not JSON serializable

錯(cuò)誤的原因是：

Student對(duì)象不是一個(gè)可序列化為JSON的對(duì)象。 如果class的實(shí)例對(duì)象都無法序列化為JSON，這肯定不合理。（我的理解是class的實(shí)例對(duì)象s是一個(gè)變量，不在上面列舉的Python類型中，所以報(bào)錯(cuò)）

前面的代碼之所以無法把Student類實(shí)例序列化為JSON，是因?yàn)槟J(rèn)情況下，dumps( )方法不知道如何將Student實(shí)例變?yōu)橐粋€(gè)JSON的{ }對(duì)象。

解決辦法是：定制JSON序列化

####對(duì)可選參數(shù)default進(jìn)行設(shè)置，把任意class的實(shí)例變?yōu)閐ict

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

通常類class的實(shí)例都有一個(gè)dict屬性，它就是一個(gè)dict，用來存儲(chǔ)實(shí)例變量（注意：是實(shí)例變量，即不同實(shí)例，該屬性存儲(chǔ)的變量不同，互不影響）。也有少數(shù)例外，比如定義了slots

同理，把JSON反序列化為一個(gè)Student對(duì)象實(shí)例，loads( )方法首先轉(zhuǎn)換出一個(gè)dict對(duì)象，然后，我們傳入的object_hook函數(shù)負(fù)責(zé)把dict轉(zhuǎn)換為Student實(shí)例

class Student(object):
    def __init__(self,name,age,score):
        self.name=name
        self.age=age
        self.score=score        
        
import json
def dict2student(d):
    return Student(d['name'], d['age'], d['score'])
json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
print(json.loads(json_str))
print(json.loads(json_str, object_hook=dict2student))

運(yùn)行結(jié)果：

{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}

打印出的是反序列化的實(shí)例對(duì)象。

小結(jié)

Python語言特定的序列化模塊是pickle，但如果要把序列化搞得更通用、更符合Web標(biāo)準(zhǔn)，就可以使用json模塊。

json模塊的dumps( )和loads( )函數(shù)是定義得非常好的接口的典范。使用時(shí)只需要傳入一個(gè)必須的參數(shù)。但是，當(dāng)默認(rèn)的序列化或反序列機(jī)制不滿足我們的要求時(shí)，又可以傳入更多的參數(shù)來定制序列化或反序列化的規(guī)則，既做到了接口簡(jiǎn)單易用，又做到了充分的擴(kuò)展性和靈活性。

以上是python序列化的方法是什么的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道！