老生常谈Python序列化和反序列化
通过将对象序列化可以将其存储在变量或者文件中，可以保存当时对象的状态，实现其生命周期的延长。并且需要时可以再次将这个对象读取出来。Python中有几个常用模块可实现这一功能。
pickle模块
存储在变量中
dumps(obj)返回存入的字节
dic={'age':23,'job':'student'}
byte_data=pickle.dumps(dic)
#out->b'\x80\x03}q\x00(X\x03\x00\x00\...'
print(byte_data)
读取数据
数据以字节保存在了byte_data变量中，需要再次使用的时候使用loads函数就行了。
obj=pickle.loads(byte_data) print(obj)
存储在文件中
也可以存在文件中，使得对象持久化。使用的是dump和load函数，注意和上面的区别，少了s。由于pickle写入的是二进制数据，所以打开方式需要以wb和rb的模式。
#序列化
withopen('abc.pkl','wb')asf:
dic={'age':23,'job':'student'}
pickle.dump(dic,f)
#反序列化
withopen('abc.pkl','rb')asf:
aa=pickle.load(f)
print(aa)
print(type(aa))#
序列化用户自定义对象
假如我写了个类叫做Person
classPerson: def__init__(self,name,age,job): self.name=name self.age=age self.job=job defwork(self): print(self.name,'isworking...')
pickle当然也能写入，不仅可以写入类本身，也能写入它的一个实例。
#将实例存储在变量中，当然也能存在文件中
a_person=Person('abc',22,'waiter')
person_abc=pickle.dumps(a_person)
p=pickle.loads(person_abc)
p.work()
#将类本身存储在变量中，loads的时候返回类本身，而非它的一个实例
class_Person=pickle.dumps(Person)
Person=pickle.loads(class_Person)
p=Person('Bob',23,'Student')
p.work()
#下面这个例子演示的就是将类存储在文件中
#序列化
withopen('person.pkl','wb')asf:
pickle.dump(Person,f)
#反序列化
withopen('person.pkl','rb')asf:
Person=pickle.load(f)
aa=Person('gg',23,'6')
aa.work()
json模块
pickle可以很方便地序列化所有对象。不过json作为更为标准的格式，具有更好的可读性（pickle是二进制数据）和跨平台性。是个不错的选择。
json使用的四个函数名和pickle一致。
序列化为字符串
dic={'age':23,'job':'student'}
dic_str=json.dumps(dic)
print(type(dic_str),dic_str)
#out:{"age":23,"job":"student"}
dic_obj=json.loads(dic_str)
print(type(dic_obj),dic_obj)
#out:{'age':23,'job':'student'}
可以看到，dumps函数将对象转换成了字符串。loads函数又将其恢复成字典。
存储为json文件
也可以存储在json文件中
dic={'age':23,'job':'student'}
withopen('abc.json','w',encoding='utf-8')asf:
json.dump(dic,f)
withopen('abc.json',encoding='utf-8')asf:
obj=json.load(f)
print(obj)
存储自定义对象
还是上面的Person对象。如果直接序列化会报错
aa=Person('Bob',23,'Student')
withopen('abc.json','w',encoding='utf-8')asf:
json.dump(aa,f)#报错
Objectoftype'Person'isnotJSONserializable此时dump函数里传一个参default就可以了，这个参数接受一个函数，这个函数可以将对象转换为字典。
写一个就是了
defperson2dict(person):
return{'name':person.name,
'age':person.age,
'job':person.job}
这样返回的就是一个字典了，对象实例有个方法可以简化这一过程。直接调用实例的__dict__。例如
print(aa.__dict)#{'name':'Bob','age':23,'job':'Student'}
很方便。
同时在读取的时候load出来的是一个字典，再转回对象就可，同样需要一个object_hook参数，该参数接收一个函数，用于将字典转为对象。
defdict2person(dic): returnPerson(dic['name'],dic['age'],dic['job'])
于是完整的程序应该写成下面这样
withopen('abc.json','w',encoding='utf-8')asf:
json.dump(aa,f,default=person2dict)
withopen('abc.json',encoding='utf-8')asf:
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函数，再使用lambda函数简化。
withopen('abc.json','w',encoding='utf-8')asf:
json.dump(aa,f,default=lambdaobj:obj.__dict__)
以上是存储到文件，存储到变量也是类似操作。
不过就我现在所学，不知道如何像pickle一样方便的将我们自定义的类本身使用json序列化，或许要用到其他扩展函数。以后用到了再说。
shelve模块
还有一个模块，不太常用，通常使用一个open就好。shelve以键值对的形式存储数据。
withshelve.open('aa')asf:
f['person']={'age':23,'job':'student'}
f['person']['age']=44#这里试图改变原来的年龄23
f['numbers']=[iforiinrange(10)]
withshelve.open('aa')asf:
person=f['person']
print(person)#{'age':23,'job':'student'}
nums=f['numbers']
print(nums)#[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
文件不要有后缀名，在windows下会生成aa.bak,aa.dat,aa.dir三个文件（有点多）。其中bak和dir文件是可以查看的（貌似两个文件内容一样）在下面这个例子中生成这样的数据。
'person',(0,44) 'numbers',(512,28)
允许写回--writeback
有个细节，我们读取键person时候，发现age还是23岁，f['person']['age']=44后并没有变成44。下面的写法
withshelve.open('aa',writeback=True)asf:
dic={'age':23,'job':'student'}
f['person']=dic
dic['age']=44
f['person']=dic
相当于赋值了两次，这种方法是可以改变值的。
默认情况下直接使用f['person']改变其中的值之后，不会更新已存储的值，也就是没有把更新写回到文件，即使是文件被close后。如果有此需要，在open函数中添加一个参数writeback=True。再次运行下看看年龄就被改变了。
写入自定义对象
依然使用上面的Person对象
withshelve.open('aa')asf:
f['class']=Person
#写入类本身
withshelve.open('aa')asf:
Person=f['class']
a=Person('Bob',23,'Student')
a.work()
上面的例子说明shelve也可以序列化类本身。当然序列化实例肯定可以。
withshelve.open('aa')asf:
a=Person('God',100,'watch')
f['class']=a
withshelve.open('aa')asf:
god=f['class']
god.work()
注意，由于我们使用withopen打开，故不用写close语句，此模块是有close函数的，如果不是with方法打开的一定要记得主动close。
以上这篇老生常谈Python序列化和反序列化就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。