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本文来自于千锋教育在阿里云开发者社区学习中心上线课程《Python入门2020最新大课》，主讲人姜伟。

序列化和反序列化

通过⽂件操作，我们可以将字符串写⼊到⼀个本地⽂件。但是，如果是⼀个对象(例如列表、字典、元组等)，就⽆法直接写⼊到⼀个⽂件⾥，需要对这个对象进⾏序列化，然后才能写⼊到⽂件⾥。

设计⼀套协议，按照某种规则，把内存中的数据转换为字节序列，保存到⽂件，这就是序列化，反之，从⽂件的字节序列恢复到内存中，就是反序列化。

Python中提供了JSON和pickle两个模块⽤来实现数据的序列化和反序列化。

JSON模块

JSON(JavaScriptObjectNotation, JS对象简谱)是⼀种轻量级的数据交换格式，它基于 ECMAScript 的⼀个⼦集，采⽤完全独⽴于编程语⾔的⽂本格式来存储和表示数据。JSON的本质是字符串！JSON里要使用双引号表示字符串。

使⽤JSON实现序列化

JSON提供了dump和dumps⽅法，将⼀个对象进⾏序列化。
dumps⽅法的作⽤是把对象转换成为字符串，它本身不具备将数据写⼊到⽂件的功能。

import json

file = open('names.txt', 'w')
names = ['zhangsan', 'lisi', 'wangwu', 'jerry', 'henry', 'merry', 'chris']
# file.write(names) 出错，不能直接将列表写⼊到⽂件⾥

# 可以调⽤ json的dumps⽅法，传⼊⼀个对象参数
result = json.dumps(names)

# dumps ⽅法得到的结果是⼀个字符串
print(type(result)) # <class 'str'>

# 可以将字符串写⼊到⽂件⾥
file.write(result)

file.close()

dump⽅法可以在将对象转换成为字符串的同时，指定⼀个⽂件对象，把转换后的字符串写⼊到这个⽂件⾥。

import json

file = open('names.txt', 'w')
names = ['zhangsan', 'lisi', 'wangwu', 'jerry', 'henry', 'merry', 'chris']

# dump⽅法可以接收⼀个⽂件参数，在将对象转换成为字符串的同时写⼊到⽂件⾥
json.dump(names, file)
file.close()

注意：如果是⼀个空对象，调⽤dumps⽅法转换成为⼀个JSON对象，得到的结果是null（JS⾥的空对象）

json.dumps(None) # null

使⽤JSON实现反序列化

使⽤loads和load⽅法，可以将⼀个JSON字符串反序列化成为⼀个Python对象。

loads⽅法需要⼀个字符串参数，⽤来将⼀个字符串加载成为Python对象。

import json

# 调⽤loads⽅法，传⼊⼀个字符串，可以将这个字符串加载成为Python对象
result = json.loads('["zhangsan", "lisi", "wangwu", "jerry", "henry", "merry", "chris"]')
print(type(result)) # <class 'list'>

load⽅法可以传⼊⼀个⽂件对象，⽤来将⼀个⽂件对象⾥的数据加载成为Python对象。

import json

# 以可读⽅式打开⼀个⽂件
file = open('names.txt', 'r')

# 调⽤load⽅法，将⽂件⾥的内容加载成为⼀个Python对象
result = json.load(file)

print(result)
file.close()

pickle模块

和json模块类似，pickle模块也有dump和dumps⽅法可以对数据进⾏序列化，同时也有load和loads⽅法进⾏反序列化。区别在于，json模块是将对象转换成为字符串，⽽pickle模块是将对象转换成为⼆进制。

pickle模块⾥⽅法的使⽤和json⾥⽅法的使⽤⼤致相同，需要注意的是，pickle是将对象转换成为⼆进制，所以，如果想要把内容写⼊到⽂件⾥，这个⽂件必须要以⼆进制的形式打开。
序列化
dumps：将Python数据转化为二进制
dump：将Python数据转化为二进制，同时保存到指定文件

反序列化
loads：将二进制加载成为python数据
load：读取文件，并将文件的二进制内容加载成为python数据

import pickle

names = ['张三', '李四', '杰克', '亨利']
b_names = pickle.dumps(names)

file  = open('names.txt', 'wb')
file.write(b_names)   # 写入的是二进制
file.close()

file1 = open('names.txt', 'rb')
x = file1.read()
y = pickle.loads(x)
print(y)
file1.close()


file2 = open('names.txt', 'wb')
pickle.dump(names, file2)
file2.close()


file3 = open('names.txt', 'rb')
pickle.load(file3)

class Dog(object):
    def __init__(self, name, color):
        self.name = name
        self.color = color

     def eat(self):
        print(self.name + '正在吃东西')

d = Dog('大黄', '白色')

# 保存到文件里
pickle.dump(d, open('dog.txt', 'wb'))

# 从文件里加载出来
dd = pickle.load(d, open('dog.txt', 'rb'))
dd.eat()  

print(dd.name, dd.color)   # 大黄 白色

区别

思考: json和pickle两个模块都可以将对象进⾏序列化和反序列化，那它们有哪些区别，在使⽤场景上⼜该如何选择？

json模块：

• 将对象转换成为字符串，不管是在哪种操作系统，哪种编程语⾔⾥，字符串都是可识别的。
• json就是⽤来在不同平台间传递数据的。
• 并不是所有的对象都可以直接转换成为⼀个字符串，下标列出了Python对象与json字符串的对应关系。

• 如果是⼀个⾃定义对象，默认⽆法装换成为json字符串，需要⼿动指定JSONEncoder。
• 如果是将⼀个json串重新转换成为对象，这个对象⾥的⽅法就⽆法使⽤了。

import json

class MyEncode(json.JSONEncoder):
    def default(self, o):
        # return {"name":o.name,"age":o.age}
        return o.__dict__

class Person(object):
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def eat(self):
        print(self.name+'正在吃东⻄')

p1 = Person('zhangsan', 18)

# ⾃定义对象想要转换成为json字符串，需要给这个⾃定义对象指定JSONEncoder
result = json.dumps(p1, cls=MyEncode)
print(result) # {"name": "zhangsan", "age": 18}

# 调⽤loads⽅法将对象加载成为⼀个对象以后，得到的结果是⼀个字典
p = json.loads(result)
print(type(p))

pickle模块：

• pickle序列化是将对象按照⼀定的规则转换成为⼆进制保存，它不能跨平台传递数据。
• pickle的序列化会将对象的所有数据都保存。

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