通過將對(duì)象序列化可以將其存儲(chǔ)在變量或者文件中，可以保存當(dāng)時(shí)對(duì)象的狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)其生命周期的延長(zhǎng)。并且需要時(shí)可以再次將這個(gè)對(duì)象讀取出來。Python中有幾個(gè)常用模塊可實(shí)現(xiàn)這一功能。
pickle模塊
存儲(chǔ)在變量中
dumps(obj)返回存入的字節(jié)
dic = {'age': 23, 'job': 'student'}byte_data = pickle.dumps(dic)# out -> b'/x80/x03}q/x00(X/x03/x00/x00/...'print(byte_data)讀取數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)以字節(jié)保存在了byte_data變量中，需要再次使用的時(shí)候使用loads函數(shù)就行了。
obj = pickle.loads(byte_data)print(obj)
存儲(chǔ)在文件中
也可以存在文件中，使得對(duì)象持久化。使用的是dump和load函數(shù)，注意和上面的區(qū)別，少了s。由于pickle寫入的是二進(jìn)制數(shù)據(jù)，所以打開方式需要以wb和rb的模式。
# 序列化with open('abc.pkl', 'wb') as f: dic = {'age': 23, 'job': 'student'} pickle.dump(dic, f)# 反序列化with open('abc.pkl', 'rb') as f: aa = pickle.load(f) print(aa) print(type(aa)) # <class 'dict'>序列化用戶自定義對(duì)象
假如我寫了個(gè)類叫做Person
class Person: def __init__(self, name, age, job): self.name = name self.age = age self.job = job def work(self): print(self.name, 'is working...')
pickle當(dāng)然也能寫入，不僅可以寫入類本身，也能寫入它的一個(gè)實(shí)例。
# 將實(shí)例存儲(chǔ)在變量中，當(dāng)然也能存在文件中a_person = Person('abc', 22, 'waiter')person_abc = pickle.dumps(a_person)p = pickle.loads(person_abc)p.work()# 將類本身存儲(chǔ)在變量中，loads的時(shí)候返回類本身，而非它的一個(gè)實(shí)例class_Person = pickle.dumps(Person)Person = pickle.loads(class_Person)p = Person('Bob', 23, 'Student')p.work()# 下面這個(gè)例子演示的就是將類存儲(chǔ)在文件中# 序列化with open('person.pkl', 'wb') as f: pickle.dump(Person, f)# 反序列化with open('person.pkl', 'rb') as f: Person = pickle.load(f) aa = Person('gg', 23, '6') aa.work()json模塊
pickle可以很方便地序列化所有對(duì)象。不過json作為更為標(biāo)準(zhǔn)的格式，具有更好的可讀性（pickle是二進(jìn)制數(shù)據(jù)）和跨平臺(tái)性。是個(gè)不錯(cuò)的選擇。
json使用的四個(gè)函數(shù)名和pickle一致。
序列化為字符串
dic = {'age': 23, 'job': 'student'}dic_str = json.dumps(dic)print(type(dic_str), dic_str)# out: <class 'str'> {"age": 23, "job": "student"}dic_obj = json.loads(dic_str)print(type(dic_obj), dic_obj)# out: <class 'dict'> {'age': 23, 'job': 'student'}可以看到，dumps函數(shù)將對(duì)象轉(zhuǎn)換成了字符串。loads函數(shù)又將其恢復(fù)成字典。
存儲(chǔ)為json文件
也可以存儲(chǔ)在json文件中
dic = {'age': 23, 'job': 'student'}with open('abc.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(dic, f)with open('abc.json', encoding='utf-8') as f: obj = json.load(f) print(obj)存儲(chǔ)自定義對(duì)象
還是上面的Person對(duì)象。如果直接序列化會(huì)報(bào)錯(cuò)
aa = Person('Bob', 23, 'Student')with open('abc.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(aa, f) # 報(bào)錯(cuò)Object of type 'Person' is not JSON serializable此時(shí)dump函數(shù)里傳一個(gè)參default就可以了，這個(gè)參數(shù)接受一個(gè)函數(shù)，這個(gè)函數(shù)可以將對(duì)象轉(zhuǎn)換為字典。
寫一個(gè)就是了
def person2dict(person): return {'name': person.name, 'age': person.age, 'job': person.job}這樣返回的就是一個(gè)字典了，對(duì)象實(shí)例有個(gè)方法可以簡(jiǎn)化這一過程。直接調(diào)用實(shí)例的__dict__。例如
print(aa.__dict) # {'name': 'Bob', 'age': 23, 'job': 'Student'}很方便。
同時(shí)在讀取的時(shí)候load出來的是一個(gè)字典，再轉(zhuǎn)回對(duì)象就可，同樣需要一個(gè)object_hook參數(shù)，該參數(shù)接收一個(gè)函數(shù)，用于將字典轉(zhuǎn)為對(duì)象。
def dict2person(dic): return Person(dic['name'], dic['age'], dic['job'])
于是完整的程序應(yīng)該寫成下面這樣
with open('abc.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(aa, f, default=person2dict)with open('abc.json', encoding='utf-8') as f: obj = json.load(f, object_hook=dict2person) print(obj.name, obj.age, obj.job) obj.work()由于可以使用__dict__代替person2dict函數(shù)，再使用lambda函數(shù)簡(jiǎn)化。
with open('abc.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(aa, f, default=lambda obj: obj.__dict__)以上是存儲(chǔ)到文件，存儲(chǔ)到變量也是類似操作。
不過就我現(xiàn)在所學(xué)，不知道如何像pickle一樣方便的將我們自定義的類本身使用json序列化，或許要用到其他擴(kuò)展函數(shù)。以后用到了再說。
shelve模塊
還有一個(gè)模塊，不太常用，通常使用一個(gè)open就好。shelve以鍵值對(duì)的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。
with shelve.open('aa') as f: f['person'] = {'age': 23, 'job': 'student'} f['person']['age'] = 44 # 這里試圖改變?cè)瓉淼哪挲g23 f['numbers'] = [i for i in range(10)]with shelve.open('aa') as f: person = f['person'] print(person) # {'age': 23, 'job': 'student'} nums = f['numbers'] print(nums) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]文件不要有后綴名，在windows下會(huì)生成aa.bak, aa.dat, aa.dir三個(gè)文件（有點(diǎn)多）。其中bak和dir文件是可以查看的（貌似兩個(gè)文件內(nèi)容一樣）在下面這個(gè)例子中生成這樣的數(shù)據(jù)。
'person', (0, 44)'numbers', (512, 28)
允許寫回--writeback
有個(gè)細(xì)節(jié)，我們讀取鍵person時(shí)候，發(fā)現(xiàn)age還是23歲，f['person']['age'] = 44后并沒有變成44。下面的寫法
with shelve.open('aa', writeback=True) as f: dic = {'age': 23, 'job': 'student'} f['person'] = dic dic['age'] = 44 f['person'] = dic相當(dāng)于賦值了兩次，這種方法是可以改變值的。
默認(rèn)情況下直接使用f['person']改變其中的值之后，不會(huì)更新已存儲(chǔ)的值，也就是沒有把更新寫回到文件，即使是文件被close后。如果有此需要，在open函數(shù)中添加一個(gè)參數(shù)writeback=True。再次運(yùn)行下看看年齡就被改變了。
寫入自定義對(duì)象
依然使用上面的Person對(duì)象
with shelve.open('aa') as f: f['class'] = Person # 寫入類本身with shelve.open('aa') as f: Person = f['class'] a = Person('Bob', 23, 'Student') a.work()上面的例子說明shelve也可以序列化類本身。當(dāng)然序列化實(shí)例肯定可以。
with shelve.open('aa') as f: a = Person('God', 100, 'watch') f['class'] = awith shelve.open('aa') as f: god = f['class'] god.work()注意，由于我們使用with open打開，故不用寫close語句，此模塊是有close函數(shù)的，如果不是with方法打開的一定要記得主動(dòng)close。
以上這篇老生常談Python序列化和反序列化就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持武林網(wǎng)。
新聞熱點(diǎn)
疑難解答
圖片精選
