day29-序列化 json、pickle、shelve

1、pickle和JSON序列化

如果我们想用文本文件保存一个 Python 对象怎么操作？
这里就涉及到序列化的问题，序列化指的是将原本的字典、列表等内容转换成一个字符串的过程。

2、为什么要使用序列化

比如，我们在python代码中计算的一个数据需要给另外一段程序使用，那我们怎么给？
现在我们能想到的方法就是存在文件里，然后另一个python程序再从文件里读出来。
但是我们都知道，对于文件来说是没有字典这个概念的，所以我们只能将数据转换成字典放到文件中。
你一定会问，将字典转换成一个字符串很简单，就是str(dic)就可以办到了，为什么我们还要学习序列化模块呢？
没错序列化的过程就是从dic 变成str(dic)的过程。现在你可以通过str(dic)，将一个名为dic的字典转换成一个字符串，
但是你要怎么把一个字符串转换成字典呢？
聪明的你肯定想到了eval()，如果我们将一个字符串类型的字典str_dic传给eval，就会得到一个返回的字典类型了。
eval()函数十分强大，但是eval是做什么的？e官方demo解释为：将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果。
ＢＵＴ！强大的函数有代价。安全性是其最大的缺点。
想象一下，如果我们从文件中读出的不是一个数据结构，而是一句"删除文件"类似的破坏性语句，那么后果实在不堪设设想。
而使用eval就要担这个风险。
所以，我们并不推荐用eval方法来进行反序列化操作(将str转换成python中的数据结构)

3、序列化的目的

1、以某种存储形式使自定义对象持久化。
2、将对象从一个地方传递到另一个地方。
3、使程序更具维护性。

Python中最常用两种方式进行序列化：
JSON格式
pickle模块

4、JSON

JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象标记)是一种轻量级的数据交换格式。
JSON 格式在互联网应用开发中应用非常广泛，可以作为不同的服务组件之间进行数据传递的格式。在互联网应用提供的各种 API 接口返回值基本都是 JSON 格式。
Python 也提供了 json 模块支持 JSON 序列化。

Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load
dumps loads 用于网络传输
dump load 用于文件写入和读取

4.1、dumps、loads 用于对字符串进行操作
dumps 和 loads 分别执行了序列化和反序列化的操作，并且 JSON 序列化后的内容为字符串，所以文本写入和读取不需要用二进制格式。

import json
dic = {'name': 'Tom', 'age': 25, 'sex': '男'}
ret = json.dumps(dic, ensure_ascii = True)  #序列化过程，就是变成一个特殊的字符串
print(ret, type(ret))
# 结果：{"name": "Tom", "age": 25, "sex": "man"} <class 'str'>
# json.dumps里面ensure_ascii默认值为True，如果有汉字会显示成"sex": "\u7537"，改成False就可以
#注意，json转换完的字符串类型的字典中的字符串是由双引号""表示的

response = json.loads(ret)
print(response, type(response))
#反序列化过程，将json的字符串类型转换成字典格式
#结果：{'name': 'Tom', 'age': 25, 'sex': 'man'} <class 'dict'>
#注意，要用json的loads功能处理的字符串类型的字典中的字符串必须由双引号""表示

ret1 = json.dumps(dic, separators= (':','|'),  ensure_ascii=False) # 分隔符由：变成 |
print(ret1)
#结果：{"name"|"Tom":"age"|25:"sex"|"man"}


list_dic = [1,['a','b','c'],3,{'k1':'v1','k2':'v2'}] #也可以处理嵌套的数据类型
str_dic = json.dumps(list_dic)
print(type(str_dic), str_dic)
# 结果：<class 'str'> [1, ["a", "b", "c"], 3, {"k1": "v1", "k2": "v2"}]
list_dic2 = json.loads(str_dic)
print(type(list_dic2), list_dic2)
# <class 'list'> [1, ['a', 'b', 'c'], 3, {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}]

4.2、dump、load 用于对文件进行操作

import json
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
with open('json_file', 'w'，encoding='utf-8') as f1:
    json.dump(dic, f1)
#dump方法接收一个文件句柄，直接将字典转换成json字符串写入文件


with open('json_file', 'r', encoding='utf-8') as f1:
    dic2 = json.load(f1)  #load方法接入一个文件句柄，直接将文件中的json字符串转换成数据结构返回
print(dic2)
# {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}

import json
data = {'username':['李华','二愣子'],'sex':'male','age':16}
json_dict = json.dumps(data, sort_keys=True, indent=2, separators=(',', ':'), ensure_ascii=False)
print(json_dict)
# {
#   "age":16,
#   "sex":"male",
#   "username":[
#     "李华",
#     "二愣子"
#   ]
# }

Skipkeys：默认值是False，如果dict的keys内的数据不是python的基本类型(str,unicode,int,long,float,bool,None)，设置为False时，就会报TypeError的错误。此时设置成True，则会跳过这类key

ensure_ascii：默认值True，如果dict内含有non-ASCII的字符，则会类似\uXXXX的显示数据，设置成False后，就能正常显示
indent：应该是一个非负的整型，如果值为None，则一行显示数据，否则会换行且按照indent的数量显示前面的空白，这样打印出来的json数据也叫pretty-printed json
separators：分隔符，实际上是(item_separator, dict_separator)的一个元组，默认的就是(‘,’,’:’)；这表示dictionary内keys之间用“,”隔开，而KEY和value之间用“：”隔开。
encoding：默认是UTF-8，设置json数据的编码方式。
sort_keys：将数据根据keys的值进行排序。

json_dict = json.dumps(data, sort_keys=True, indent=None, separators=(',', '|'), ensure_ascii=False)
print(json_dict)
结果：{"age"|16,"sex"|"male","username"|["李华","二愣子"]}

json写入文件时如何写入中文？

在dumps时加入ensure_ascii=False
ensure_ascii:，当它为True的时候，所有非ASCII码字符显示为\uXXXX序列，只需在dump时将ensure_ascii设置为False即可，此时存入json的中文即可正常显示。)
在打开文本时加入encoding='utf-8'

Json 适用于所有语言
在python中适用于所有语言的类型有以下这些，python中的集合不在这里

5、pickle模块

我们首先通过一个实例将 Python 的一个字典存入到文件中并读取出来恢复成字典对象，这个过程中用的就是 pickle 模块：
pickle 只用于python语言之间的传输，包含所有的python支持的数据类型
pickle模块提供了四个功能：dumps、dump(序列化，存）、loads（反序列化，读）、load（不仅可以序列化字典，列表...可以把python中任意的数据类型序列化）

import pickle
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
str_dic = pickle.dumps(dic)
print(str_dic)
# b'\x80\x03}q\x00(X\x02\x00\x00\x00k1q\x01X\x02\x00\x00\x00v1q\x02X\x02\x00\x00\x00k2q\x03X\x02\x00\x00\x00v2q\x04X\x02\x00\x00\x00k3q\x05X\x02\x00\x00\x00v3q\x06u.'

dic2 = pickle.loads(str_dic)
print(dic2)
# {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}

注意写入和读取文件都需要使用b二进制模式。
最终我们写入文件并读取后仍然可以恢复到原来的字典对象。如果只是想将对象序列化成一个字节流，那可以使用 pickle.dumps(obj)。

import pickle
import time

struct_time = time.localtime(100)
print(struct_time)
# time.struct_time(tm_year=1970, tm_mon=1, tm_mday=1, tm_hour=8, tm_min=1, tm_sec=40, tm_wday=3, tm_yday=1, tm_isdst=0)

f = open('pickle_file', 'wb')
pickle.dump(struct_time, f)
f.close()

f = open('pickle_file', 'rb')
struct_time2 = pickle.load(f)
print(struct_time2)
# time.struct_time(tm_year=1970, tm_mon=1, tm_mday=1, tm_hour=8, tm_min=1, tm_sec=40, tm_wday=3, tm_yday=1, tm_isdst=0)

json是一种所有的语言都可以识别的数据结构。
如果我们将一个字典或者序列化成了一个json存在文件里，那么java代码或者js代码也可以拿来用。
但是如果我们用pickle进行序列化，其他语言就不能读懂这是什么了～
所以，如果你序列化的内容是列表或者字典，我们非常推荐你使用json模块
但如果出于某种原因你不得不序列化其他的数据类型，而未来你还会用python对这个数据进行反序列化的话，那么就可以使用pickle

6、shelve模块

shelve也是python提供给我们的序列化工具，比pickle用起来更简单一些。
shelve只提供给我们一个open方法，是用key来访问的，使用起来和字典类似。

import shelve
f = shelve.open('shelve_file')
f['key'] = {'int':10, 'float':9.5, 'string':'Sample data'}  #直接对文件句柄操作，就可以存入数据
f.close()

import shelve
f1 = shelve.open('shelve_file')
existing = f1['key']  #取出数据的时候也只需要直接用key获取即可，但是如果key不存在会报错
f1.close()
print(existing)

这个模块有个限制，它不支持多个应用同一时间往同一个DB进行写操作。所以当我们知道我们的应用如果只进行读操作，我们可以让shelve通过只读方式打开DB

import shelve
f = shelve.open('shelve_file', flag='r')
existing = f['key']
f.close()
print(existing)

由于shelve在默认情况下是不会记录待持久化对象的任何修改的，所以我们在shelve.open()时候需要修改默认参数，否则对象的修改不会保存。

import shelve
f1 = shelve.open('shelve_file')
print(f1['key'])
f1['key']['new_value'] = 'this was not here before'
f1.close()

f2 = shelve.open('shelve_file', writeback=True)
print(f2['key'])
f2['key']['new_value'] = 'this was not here before'
f2.close()

writeback方式有优点也有缺点。

优点是减少了我们出错的概率，并且让对象的持久化对用户更加的透明了
但这种方式并不是所有的情况下都需要，首先，使用writeback以后，shelve在open()的时候会增加额外的内存消耗，并且当DB在close()的时候会将缓存中的每一个对象都写入到DB，这也会带来额外的等待时间。因为shelve没有办法知道缓存中哪些对象修改了，哪些对象没有修改，因此所有的对象都会被写入。