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Python中序列化與反序列化的示例分析

發(fā)布時間:2022-03-25 10:43:16 來源:億速云 閱讀:161 作者:小新 欄目:開發(fā)技術(shù)

這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)Python中序列化與反序列化的示例分析,小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

    初識序列化與反序列化

    什么是序列化?

    通俗一點來說,序列化就是將 對象的信息 或者 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的信息 通過一定的規(guī)則進(jìn)行轉(zhuǎn)換,可以達(dá)到 文件存儲 或 網(wǎng)絡(luò)傳輸 的效果。通過前面章節(jié)的學(xué)習(xí),我們知道如果要進(jìn)行存儲或網(wǎng)絡(luò)傳輸,最終的數(shù)據(jù)類型都是 字符串,而且這些字符串還需要是有一定規(guī)則的字符串。

    而我們今天要學(xué)習(xí)的 內(nèi)置模塊 ---> json 可以用于文件存儲或者網(wǎng)絡(luò)傳輸,這也是序列化的作用。

    而反序列化就是通過序列化規(guī)則生成的字符串再反轉(zhuǎn)為原始的數(shù)據(jù)類型,這就是反序列化。

    這里我們可以引入 字符串 與 byte 之間的轉(zhuǎn)換來理解 序列化與反序列化, 字符串與 byte 類型之間互相轉(zhuǎn)換常用的 encode() 函數(shù)、與 decode() 函數(shù),分別代表著編碼與解碼,所以有編碼,就一定有解碼 。套用在序列化來理解,既然存在序列化,那么就肯定有對應(yīng)的反序列化哈。

    可序列化的數(shù)據(jù)類型

    哪些數(shù)據(jù)類型是可以序列化,哪些又是不可以序列化的呢?

    可序列化:number、str、list、tuple、dict [字典是最常用的序列化數(shù)據(jù)類型]

    不可序列化:class 、def (函數(shù)與實例化對象)、set 是無法進(jìn)行序列化的

    Python 中的json

    json模塊是一個通用的序列化模塊,通過它可以完成通用化的序列化與反序列化操作。為什么說是通用的,那是因為幾乎所有的編程語言都有json模塊,而且他們序列化與反序列化的規(guī)則是統(tǒng)一的。

    所以我們在 Python 中序列化的內(nèi)容,在任意其他編程語言中都可以進(jìn)行反序列化并使用原始的數(shù)據(jù),這就是通用的意思。

    dumps() 與 loads() 函數(shù)

    json 中最重要的函數(shù) - 就是 dumps() 與 loads() 函數(shù)

    方法名參數(shù)介紹舉例返回值
    dumpsobj對象序列化json.dumps([1, 2, 3])字符串
    loadsstr反序列化Json.loads(’[1, 2, 3]’)原始數(shù)據(jù)類型

    可序列化數(shù)據(jù)類型演示案例

    演示案例如下:

    import json
    
    
    int_test = 666				# 定義 整型、字符串、列表、元組、字典 五種數(shù)據(jù)類型 ,用于序列化測試
    str_test = 'test_string'
    list_test = [1, 2, 3]
    tuple_test = (4, 5, 6)
    dict_test = {'Name': '托尼.史塔克', 'Sex': '男'}
    
    
    int_test_json = json.dumps(int_test)		# 將上文中五種數(shù)據(jù)類型進(jìn)行序列化操作
    str_test_json = json.dumps(str_test)
    list_test_json = json.dumps(list_test)
    tuple_test_json = json.dumps(tuple_test)
    dict_test_json = json.dumps(dict_test)

    在 Treminal 終端 執(zhí)行上述測試腳本,如下圖:

    Python中序列化與反序列化的示例分析

    這里我們重點介紹一下 字典類型的序列化結(jié)果

    In [7]: dict_test_json
    Out[7]: '{"Name": "\\u6258\\u5c3c.\\u53f2\\u5854\\u514b", "Sex": "\\u7537"}'

    從執(zhí)行結(jié)果我們可以看出字典類型的數(shù)據(jù)類型,經(jīng)過序列化后。字典變成了字符串的同時,且字典內(nèi)的 單引號 變成了 雙引號,中文也變成了比特類型,并且進(jìn)行了 encode 。(這是序列化的一個標(biāo)準(zhǔn))

    為什么我們說 字典類型是非常是和序列化的呢?實際上 json 并不僅僅是一個標(biāo)準(zhǔn),也是一種文件格式。比如我們編寫腳本的 .py 格式的文件,就是 python 文件容器;.txt 格式的文件是普通的文本文件容器;同樣的,.json 格式的文件也是文件容器,json 文件存儲的樣式(格式)就是字典類型的序列化格式。

    接下來我們再嘗試將上文的五種測試數(shù)類型反序列化處理,看看結(jié)果會怎樣?

    _int_test_json = json.loads(int_test_json)
    _str_test_json = json.loads(str_test_json)
    _list_test_json = json.loads(list_test_json)
    _tuple_test_json = json.loads(tuple_test_json)
    _dict_test_json = json.loads(dict_test_json)

    在 Treminal 終端 執(zhí)行上述測試腳本,如下圖:

    Python中序列化與反序列化的示例分析

    劃重點:元組類型經(jīng)過序列化處理后再通過反序列化還原數(shù)據(jù)時,會變?yōu)榱斜頂?shù)據(jù)類型。這是因為 元組類型 是 python 語言中特有的數(shù)據(jù)類型,json 作為一個通用格式,無法識別元組類型。所以在針對元組類型進(jìn)行序列化的時候,會先將 元組類型 ,先轉(zhuǎn)為 列表,再進(jìn)行序列化處理;同樣的在進(jìn)行反序列化處理時,就會將序列化后的 元組類型 ,又轉(zhuǎn)成了 列表類型 。(類型的轉(zhuǎn)換,不影響對數(shù)據(jù)的使用)

    bool 、None 類型的序列化與反序列化

    示例如下:

    print(json.dumps(True))
    # >>> 輸出結(jié)果:true
    
    print(json.dumps(False))
    # >>> 輸出結(jié)果:false
    
    print(json.dumps(None))
    # >>> 輸出結(jié)果:null

    從上述運行結(jié)果來看,bool 類型經(jīng)過序列化處理后,變成了小寫的 true、false;而 None 類型則變成了 小寫的 null 。

    之所以會這樣,是因為在大多數(shù)的編程語言中, bool 類型都是小寫的 true、false 。json 作為一個通用的序列化模塊,也同樣遵循著這種規(guī)則。(小寫的 true、false 依然是字符串類型。 )

    接下來我們再將上述的序列化處理后的 bool 、None 類型 進(jìn)行反序列化處理

    print(json.loads(json.dumps(None)))
    # >>> 輸出結(jié)果:None
    
    print(json.loads(json.dumps(True)))
    # >>> 輸出結(jié)果:True
    
    print(json.loads(json.dumps(False)))
    # >>> 輸出結(jié)果:False

    從執(zhí)行結(jié)果我們看到,經(jīng)過反序列化之后,bool、None 類型又被還原成了 python 可讀的狀態(tài)。

    Python中序列化與反序列化的示例分析

    Python 中的pickle

    pickle模塊與json模塊一樣可以進(jìn)行序列化與反序列化,區(qū)別在于 pickle 是 Python 內(nèi)置的序列化模塊,而且不像 json 那么通用,它只能用于 python 自身來使用,其他語言可能就無法處理了,但pickle模塊的性能是要比 json 更好的。如果是僅僅用于 python 自身來使用,pckle 模塊還是一個挺不錯的選擇哦。

    dumps() 與 loads() 函數(shù)

    方法名參數(shù)介紹舉例返回值
    dumpsobj對象序列化json.dumps([1, 2, 3])比特
    loadsstr反序列化Json.loads(’[1, 2, 3]’)原始數(shù)據(jù)類型

    注意:區(qū)別于 json ,pickle 模塊的 dumps() 函數(shù) 返回的是 byte 類型 ,而 loads() 函數(shù)也僅支持 byte 類型的 pickle 序列進(jìn)行反序列化的操作。

    pickle模塊的序列化與反序列化練習(xí)

    pickle模塊與json模塊的用法是完全一致的,這里我們就不過多的演示,只針對 dict 類型演示一下即可。

    Python中序列化與反序列化的示例分析

    json 模塊 - 序列化小實戰(zhàn)

    需求:

    創(chuàng)建一個 test.json 的空文件。

    定義一個 write 函數(shù)寫入 dict 數(shù)據(jù)類型的內(nèi)容到 test.json 文件

    定義一個 read 函數(shù),將寫入到 test.json 文件的內(nèi)容,反序列化讀取出來

    # coding:utf-8
    
    import json
    
    
    data = {'name': '托尼·史塔克', 'age': 52, 'top': 185}
    
    def read(path):                 # 定義 read() 函數(shù),讀取 test.json 文件(返回對象為 反序列化后的內(nèi)容)
        with open(path, 'r') as f:
            data = f.read()
    
        return json.loads(data)
    
    def write(path, data):          # 定義 write() 函數(shù),將 data 寫入到 test.json 文件
        with open(path, 'w') as f:
            if isinstance(data, dict):      # 判斷 data 是否為字典類型。不是的情況下主動拋出異常
                _data = json.dumps(data)
                f.write(_data)
            else:
                raise TypeError('\'data\' 不是一個字典類型的數(shù)據(jù)')
        return True
    
    
    if __name__ == '__main__':
        write('test.json', data)
        result = read('test.json')
        print(result)
        result['Sex'] = 'Man'           # 加入 {'Sex': 'Max'} 鍵值對
        write('test.json', result)      # 將加入的 鍵值對 寫入 test.json 文件
        result_test_json = read('test.json')
        print(result_test_json)

    執(zhí)行結(jié)果如下:

    Python中序列化與反序列化的示例分析

    Python中序列化與反序列化的示例分析

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