关于python的对象序列化介绍

对象：是抽象的概念如列表元组字典集合皆为对象

序列化：一种方法。目的：把对象存储在磁盘上（即，将对象转换为字节数据/字符数据）。

这一过程我们借助序列化这一方法实现。

为什么需要序列化和反序列化这一操作呢？

　　1.便于存储。序列化过程将文本信息转变为二进制数据流。信息就容易存储在硬盘之中，当需要读取文件的时候，从硬盘中读取数据，然后再将其反序列化便可以得到原始的数据。在Python程序运行中得到了一些字符串、列表、字典等数据，想要长久的保存下来，方便以后使用，而不是简单的放入内存中关机断电就丢失数据。

　　2.便于传输。当两个进程在进行远程通信时，彼此可以发送各种类型的数据。无论是何种类型的数据，都会以二进制序列的形式在网络上传送。发送方需要把這个对象转换为字节序列，在能在网络上传输；接收方则需要把字节序列在恢复为对象。

两个模块实现序列化

1.pickle模块

pickle模块实现了基本的数据序列化和反序列化。通过pickle模块的序列化操作我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去，永久存储；通过pickle模块的反序列化操作，我们能够从文件中创建上一次程序保存的对象。

pickle模块中的四个方法：dumps dump loads load

#dumps将对象序列化为字节数据

>>> import pickle

>>> ls = [1,2,3]

>>> data = pickle.dumps(ls)

>>> data

b'\x80\x04\x95\x0b\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00]\x94(K\x01K\x02K\x03e.'

>>> f=open("a.txt",mode="wb")

>>> f.write(data)

22

>>> f.close()

>>> f=open("a.txt",mode="rb")

>>> f.read()

b'\x80\x04\x95\x0b\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00]\x94(K\x01K\x02K\x03e.'

>>> f.close()

#dump将对象序列化为字节数据并且保存到file文件中

>>> ls=[2,3,4]

>>> pickle.dump(ls,open("a.txt",mode="wb"))

>>> f=open("a.txt",mode="rb")

>>> f.read()

b'\x80\x04\x95\x0b\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00]\x94(K\x02K\x03K\x04e.'

#loads将字节数据反序列化为对象

>>> f =open("a.txt","rb")

>>> show = f.read()

>>> show

b'\x80\x04\x95\x0f\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00]\x94(K\x01K\x02K\x03K\x04K\x05e.'

>>> show=pickle.loads(show)

>>> show

[1, 2, 3, 4, 5]

>>> f.close()

#load将file中的字节数据反序列化为对象

>>> pickle.load(open("a.txt","rb"))

[1, 2, 3, 4, 5]

2.json模块

json模块是将对象序列化为字符数据，json模块一样有dumps dump loads load方法，注意：json模块一般是用来序列化字典对象

#dumps方法

>>> import json

>>> d={"usename":"zhangsan","age":17}

>>> json.dumps(d)

'{"usename": "zhangsan", "age": 17}'

>>> s=json.dumps(d)

>>> f=open("a.txt","wt")

>>> f.write(s)

34

>>> f.close()

#loads方法

>>> f=open("a.txt","rt")

>>> ss = f.read()

>>> ss

'{"usename": "zhangsan", "age": 17}'

>>> json.loads(ss)

{'usename': 'zhangsan', 'age': 17}

>>> dd = json.loads(ss)

>>> dd

{'usename': 'zhangsan', 'age': 17}

>>> f.close()

到此这篇关于关于python的对象序列化介绍的文章就介绍到这了,更多相关python对象序列化内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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