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Python中序列化與反序列化的區別有哪些

發布時間:2020-11-09 16:49:40 來源:億速云 閱讀:302 作者:Leah 欄目:開發技術

Python中序列化與反序列化的區別有哪些?很多新手對此不是很清楚,為了幫助大家解決這個難題,下面小編將為大家詳細講解,有這方面需求的人可以來學習下,希望你能有所收獲。

序列化是將對象的狀態信息轉換為可以存儲或傳輸的形式的過程。在序列化期間,對象將其當前狀態(存在內存中)寫入到臨時或持久性存儲區(硬盤)。以后,可以通過從存儲區中讀取或反序列化對象的狀態,重新創建該對象。

實現對象的序列化和反序列化在python中有兩種方式:json 和 pickle。

其中json用于字符串 和 python數據類型間進行轉換,pickle用于python特有的類型 和 python的數據類型間進行轉換,pickle是python特有的。

1、JSON序列化:json.dumps()

info = {
  "name":"tj",
  "age":22
}
import json
print(info)
print(type(info))
print(json.dumps(info))
print(type(json.dumps(info)))

f = open("test.txt","w")
# f.write(info)  # TypeError: write() argument must be str, not dict
f.write(json.dumps(info)) # 正常寫入文件 f.write(json.dumps(info)) 等價于 json.dump(info, f)
f.close()

>>>
{'name': 'tj', 'age': 22}
<class 'dict'>
{"name": "tj", "age": 22}
<class 'str'>

2、JSON反序列化:json.loads()

f = open("test.txt","r")
# print(f.read()["age"]) #TypeError: string indices must be integers
data = json.loads(f.read()) # data = json.loads(f.read()) 等價于 data = json.load(f)
print(data["age"])
f.close()

>>>
22

注意:對于以下這種情況json就不能處理了

import json
def hello(name):
  print("hello,",name)
info = {
  "name":"tj",
  "age":22,
  "func":hello
}
f = open("test2.txt","w")
f.write(json.dumps(info)) #TypeError: Object of type function is not JSON serializable
f.close()

所以:json用于字符串 和 python數據類型間進行轉換

3、pickle序列化:pickle.dumps()

import pickle
def hello(name):
  print("hello,",name)
info = {
  "name":"tj",
  "age":22,
  "func":hello
}

print(pickle.dumps(info)) #可見pickle序列化的結果輸出為二進制,所以應使用wb的方式往文件中寫
f = open("test2.txt","wb")
f.write(pickle.dumps(info)) # 等價于 pickle.dump(info,f)
f.close()

>>>
b'\x80\x04\x957\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00}\x94(\x8c\x04name\x94\x8c\x04alex\x94\x8c\x03age\x94K\x16\x8c\x04func\x94\x8c\x08__main__\x94\x8c\x05hello\x94\x93\x94u.'

對于函數hello,序列化的不是內存地址,而是整個數據對象,函數可以序列化。

4、pickle反序列化:pickle.loads()

f = open("test2.txt","rb")
data = pickle.loads(f.read()) # 等價于data = pickle.load(f)
print(data)
print(data["name"])
print(data["func"])

>>>
{'name': 'tj', 'age': 22, 'func': <function hello at 0x00000179EF69C040>}
tj
<function hello at 0x00000179EF69C040>

5、多次序列化與反序列化

1)json

import json
info = {
  "name":"tj",
  "age":22
}

f = open("test3.txt","w")
f.write(json.dumps(info))
info['age'] = 21
f.write(json.dumps(info))
f.close()
# 
>>>
序列化兩次后test3中的內容
test3.txt: {"name": "tj", "age": 22}{"name": "tj", "age": 21}

f = open("test3.txt","r")
# 報錯,py3以上,多次dumps的文件反序列化報錯,py2多次dumps的文件也能被反序列化,先序列化的先被反序列化
data = json.loads(f.read()) # json.decoder.JSONDecodeError
f.close()
print(data)

2)pickle

import pickle

info = {
  "name":"tj",
  "age":22
}

f = open("test2.txt","wb")
f.write(pickle.dumps(info)) # 等價于 pickle.dump(info,f)
info["sex"] = "女"
f.write(pickle.dumps(info)) # 等價于 pickle.dump(info,f)
f.close()

>>>
序列化兩次后test2.txt中的內容
test2.txt: &#65533;&#65533;    }&#65533;(&#65533;name攲tj攲age擪u.&#65533;&#65533;%    }&#65533;(&#65533;name攲tj攲age擪&#65533;sex攲濂硵u.

f = open("test2.txt","rb")
data = pickle.loads(f.read()) # 第一次反序列化正常
# data = pickle.loads(f.read()) # 第二次反序列化:EOFError: Ran out of input
print(data)
print(data["age"])
# print(data["sex"]) # KeyError: 'sex'

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