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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！

pickle模塊，json模塊

（1）把變量從內存中變成可存儲或傳輸的過程，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容（序列化后的內容是一個Bytes）寫入磁盤，或者通過網絡傳輸到別的機器上。

（3）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。

（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據，不能成功地反序列化也沒關系。

把一個對象序列化并寫入文件，有兩種方法：

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

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

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

import pickle
d=dict(name='shirley',age=23,score=98)
f=open('dump.txt','wb')  #因為序列化之后是bytes，所以是wb
pickle.dump(d,f)
f.close()
#通過pickle.dump()將對象保存到文件中，通過下面語句可以查看寫入的序列化內容
f=open("dump.txt",'rb')#rb
print(f.read())

pickle.dumps( )和pickle.dump( )的區別：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；后者不需要我們再進行任何操作。

同序列化一樣，當要把對象從磁盤讀到內存時，有兩種方法：

（1）pickle.loads( )：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

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

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

運行結果： 反序列化后的對象s: {'score': 98, 'age': 23, 'name': 'shirley'}

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

JSON

Python內置的json模塊可以實現從Python對象到JSON格式的轉換

（1）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。

（2）JSON是標準格式，比XML更快，而且可以直接在Web頁面中讀取。

（3）JSON表示的對象就是標準的JavaScript語言的對象

JSON和Python內置的數據類型對應如下：

JSON類型------Python類型

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

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

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

1234.56--------int或float

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

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

注： 把Python對象轉換成JSON格式時，只要是上面表格中列舉的Python類型即可，其他類型，例如變量，就會報錯。

把Python對象轉換成JSON格式：json.dumps( )方法，json.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：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）

實例：把Python對象變成一個JSON

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

運行結果：

json.dumps(d)： {"name": "shirley", "age": 23, "score": 98}
True
<class 'str'>

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標準規定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的字符串之間轉換。

JSON進階

由于Python的字典dict對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，很多時候，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('Nancy',24,89)
print(json.dumps(s))

運行結果：

Traceback (most recent call last):
……………………………………
TypeError: <main.Student object at 0x0000000000844208> 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。 如果class的實例對象都無法序列化為JSON，這肯定不合理。（我的理解是class的實例對象s是一個變量，不在上面列舉的Python類型中，所以報錯）

前面的代碼之所以無法把Student類實例序列化為JSON，是因為默認情況下，dumps( )方法不知道如何將Student實例變為一個JSON的{ }對象。

解決辦法是：定制JSON序列化

####對可選參數default進行設置，把任意class的實例變為dict

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

通常類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（注意：是實例變量，即不同實例，該屬性存儲的變量不同，互不影響）。也有少數例外，比如定義了slots

同理，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

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))

運行結果：

{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}
<main.Student object at 0x00000000007345C0>

打印出的是反序列化的實例對象。

小結

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標準，就可以使用json模塊。

json模塊的dumps( )和loads( )函數是定義得非常好的接口的典范。使用時只需要傳入一個必須的參數。但是，當默認的序列化或反序列機制不滿足我們的要求時，又可以傳入更多的參數來定制序列化或反序列化的規則，既做到了接口簡單易用，又做到了充分的擴展性和靈活性。

以上是python序列化的方法是什么的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注創新互聯-成都網站建設公司行業資訊頻道！

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