序列化

序列化是指将在内存中的数据变成为可存储或者可传输的数据。

Python中称序列化为pickling，而其他编程语言中则称之为serialization、marshalling、flattening等等，都是一个意思。

序列化最重要的目的是数据持久化保存，以及数据跨平台传输：

• 持久化保存：数据无法在内存中长期驻留，因此可以将其转变为某种格式并写入到磁盘之中
• 跨平台传输：不同的编程语言中对于数据的表示都是不同的，如Python中的set在很多语言中就不具备，故可以将数据进行序列化，变为一种大家都认识的格式

json

JSON格式最早来源于JavaScript语言，现在已经成为跨平台语言传输的通用格式。

它的操纵及其简单，以下是JSON与Python中数据类型的对应关系：

Python数据类型	JSON格式表示
dict	{}
list	[]
str	string
int or float	int or float
True or False	true or false
None	Null

JSON优点是操纵简单、跨语言传输十分方便，因为它采用字符串进行存储。

JSON缺点是仅支持Python基本数据类型，像函数、类这种都不被支持。

Python中进行JSON格式化，可以选择内置的json模块：

官方文档

常用方法一览：

方法	描述
json.dumps()	将Python中的基本数据类型序列化为JSON格式的字符串
json.loads()	将JSON格式字符串反序列化为Python中的基本数据类型
json.dump()	同json.dumps()，不过写入文件更方便
json.load()	同json.loads()，不过读取文件更方便

序列化

使用json.dumps()可以将Python中的基本数据类型序列化为JSON格式的字符串：

>>> import json
>>> userMessage = {"name" : "yunya", "age" : "18", "gender" : True, "hobby" : ["read", "playGame"]}
>>> json.dumps(userMessage)
'{"name": "yunya", "age": "18", "gender": true, "hobby": ["read", "playGame"]}'

如果想将序列化的结果进行持久化保存，可以使用json.dump()方法，它可以指定输出对象为文件句柄，如下示例：

>>> import json
>>> userMessage = {"name" : "yunya", "age" : "18", "gender" : True, "hobby" : ["read", "playGame"]}
>>> with open(file="test.json", mode="wt", encoding="utf8") as f:
	    json.dump(userMessage,fp=f)

反序列化

使用json.loads()可以将JSON格式字符串反序列化为Python中的基本数据类型：

>>> userJsonStr = '{"name": "yunya", "age": "18", "gender": true, "hobby": ["read", "playGame"]}'
>>> json.loads(userJsonStr)
{'name': 'yunya', 'age': '18', 'gender': True, 'hobby': ['read', 'playGame']}

如果想从文件中读取JSON字符串并进行反序列化，可以使用json.load()方法，它可以指定读取对象为文件句柄，如下所示：

>>> import json
>>> with open(file="test.json", mode="rt", encoding="utf8") as f:
        userMessage = json.load(fp=f)
>>> userMessage
{'name': 'yunya', 'age': '18', 'gender': True, 'hobby': ['read', 'playGame']}

序列化的过程

Python的基本数据类型转换为JSON字符串时，经历了什么？

总计可分为2步：

• 修改str的单引号为双引号
• 根据JSON与Python中数据类型的对应关系，将数据进行包装转换为JSON表现形式

示例、修改str的单引号为双引号：

>>> pyStr = 'string'
>>> jsonStr = json.dumps(pyStr)
>>> jsonStr
'"string"

示例、根据JSON与Python中数据类型的对应关系，将数据进行包装转换为JSON表现形式：

>>> pyType = None
>>> jsonType = json.dumps(pyType)
>>> jsonType
'null'

中文显示

如果JSON序列化的字符串中带有中文，则将其转变为Unicode的16进制表现形式：

>>> pyStr = "云崖先生"
>>> json.dumps(pyStr)
'"\\u4e91\\u5d16\\u5148\\u751f"'

你可以指定序json.dumps()中的关键字参数ensure_ascii为False，此时不会对中文字符进行转换：

>>> json.dumps(pyStr, ensure_ascii=False)
'"云崖先生"'

猴子补丁介绍

Monkey Patch是指用一个补丁偷偷的将一个原本的功能进行替换，使用者并不知道目前使用的功能是已经替换后的功能。

第三方模块ujson相比于json来说性能更加的高效，你可以将它作为猴子补丁偷偷的替换掉json，只需要在项目运行时的入口加入并运行一个替换函数：

import json
import ujson

def monkeyPatchJson():
    json.__name__ = "ujson"
    json.dumps = ujson.dumps
    json.loads = ujson.loads
    
monkeyPatchJson()

修改完毕后，重启项目，后面的代码甚至不需要任何修改，就能使用性能更高的ujson了。

采用猴子补丁之后，如果发现ujson不符合预期，那也可以快速撤掉补丁，删除掉函数的执行语句即可。

序列化非基本数据类型

datetime类型并非是Python基本的数据类型，所以JSON不支持对它的序列化。

import datetime
import json

now = datetime.datetime.now()
strNow = json.dumps(now, ensure_ascii=False)
print(strNow)

# TypeError: Object of type 'datetime' is not JSON serializable

此时我们可以手动的扩展json.dumps()的功能，让其支持datetime的序列化。

具体思路是将非Python基本数据类型转换为基本数据类型后再使用json.dumps()对其进行序列化，实现步骤如下所示：

import datetime
import json
from json.encoder import JSONEncoder


class JsonRealize(JSONEncoder):
    """
    该类是自定义序列化非Python基本数据类型的逻辑实现类
    主要作用是继承并覆写父类JSONEncoder的default()
    """

    def default(self, serializeObject):
        # 发现序列化对象是datetime类型的话，就将其转换为str类型
        if isinstance(serializeObject, datetime.datetime):
            return str(serializeObject)

        # 如果是其他类型，则交由JSONEncoder的default()进行处理
        return JSONEncoder.default(self, serializeObject)


if __name__ == '__main__':
    now = datetime.datetime.now()
    strNow = json.dumps(now, cls=JsonRealize, ensure_ascii=False)
    print(strNow)

# "2021-05-23 20:40:49.446823"

json模块使用注意事项

Python3.6以及Python2.7之前均不支持反序列化bytes类型。

也就是说json.loads()一个bytes类型会抛出异常。

pickle

pickle模块是Python自带的模块，它和json模块的方法全部一致，区别在于pickle序列化后的类型是bytes类型，而json序列化后的类型是字符串类型。

由于要考虑到多语言的兼容性问题，json模块并不支持Python除基本数据类型之外的类型。如：函数类型，类等等。

但是pickle由于只支持Python使用，所以有了更强的对Python序列化对象的支持。

pickle可以序列化函数，类等等，但是并不推荐这么做，因为保存的只有一个内存地址。

另外，由于pickle的局限性太强所以更推荐使用JSON进行序列化操作。

由于很少使用，以及与json模块的方法一致，这里不再进行演示了。

官方文档

shelve

shelves是Python自带的模块，它能够更加方便的将Python数据进行持久化保存。

官方文档

它将整个文件看做一个大的字典，将字典中的key看做Python中的标识符，将value看做存储的对象，因此操作起来十分方便。

只需要记住2个方法即可：

• shelve.open()：打开一个文件，这个文件是可读可写的
• shelve.close()：关闭文件

示例演示：

>>> import shelve
>>> with shelve.open("test.txt") as f:
	f["name"] = "Yunya"
	f["age"] = 18
	f["hobby"] = ["readBook", "playGame"]
	
>>> with shelve.open("test.txt") as f:
	name = f.get("name")
	
>>> name
'Yunya'