Python3 IO编程之序列化

  在程序运行的过程中,所有变量都是在内存中,比如定义一个dict

>>> d=dict(name='Box',age=20,score=11)

   可以随时修改变量,比如把'name'改成'Bill',但是一旦程序结束,变量所占有的内存就会被操作系统全部收回。如果没有把修改后的'Bill'存储到磁盘上,下次重新运行程序,变量又被初始化为'Bob'

  我们把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化,在Python中叫pickling,在其他语言中也被称之为serialization,marshalling,flattening等等,都是一个意思。

  序列化之后,就可以把序列化后的内容写入磁盘,或者通过网络传输到别的机器上。

  反过来,把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化,即unpickling。

  Python提供了pickle模块来实现序列化。

  首先,我们尝试把一个对象序列化并写入文件:

>>> import pickle
>>> d=dict(name='Box',age=20,score=11)
>>> pickle.dumps(d)
b'\x80\x03}q\x00(X\x04\x00\x00\x00nameq\x01X\x03\x00\x00\x00Boxq\x02X\x03\x00\x00\x00ageq\x03K\x14X\x05\x00\x00\x00scoreq\x04K\x0bu.'

   pickle.dumps()方法把任意对象序列化成一个bytes,然后就可以把这个bytes写入文件。或者用另一个方法pickle.dump()直接把对象序列化写入一个file-like Object:

>>> f=open('dump.txt','wb')
>>> pickle.dump(d,f)
>>> f.close()

   看看写入的dump.txt文件,一堆乱七八糟的内容,这些都是Python保存的对象内部信息。

  当我们要把对象从磁盘读到内存时,可以先把内容读到一个bytes,然后用pickle.loads()方法反序列化出对象,也可以直接用pickle.load()方法从一个file-like Object中直接反序列化出对象。我们打开另一个Python命令行来反序列化刚才保存的对象:

>>> f=open('dump.txt','rb')
>>> d=pickle.load(f)
>>> f.close()
>>> d
{'name': 'Box', 'age': 20, 'score': 11}

   变量的内容又回来了

  这个变量和原来变量d是完全不相同的,只是内容相同而已。

  Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样,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保存那些不重要的数据,不能成功地反序列化也没关系。

  

  JSON

  如果我们要在不同的编程语言之间传递对象,就必须把对象序列化为标准格式,比如XML,但更好的方法是序列化为JSON,因为JSON表示出来就是一个字符串,可以被所有语言读取,也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式,并且比XML更快,而且可以直接在Web页面中读取,非常方便。

JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象,JSON和Python内置的数据类型对应如下:

JSON类型 Python类型
{} dict
[] list
"string" str
1234.56 int或float
true/false True/False
null None

  

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