Python 入门之内置模块 -- 序列化模块（json模块、pickle模块）

1、序列化

Python中这种序列化模块有三种：

json模块 :

不同语言都遵循的一种数据转化格式，即不同语言都使用的特殊字符串。（比如Python的一个列表[1, 2, 3]利用json转化成特殊的字符串，然后在编码成bytes发送给php的开发者，php的开发者就可以解码成特殊的字符串，然后在反解成原数组(列表): [1, 2, 3]）

json序列化只支持部分Python数据结构：dict,list, tuple,str,int, float,True,False,None

pickle模块：

只能是Python语言遵循的一种数据转化格式，只能在python语言中使用。

支持Python所有的数据类型包括实例化对象。

shelve模块：类似于字典的操作方式去操作特殊的字符串。

序列化的本质就是将一种数据结构（如字典，列表）等转换成一个特殊的序列（字符串或者bytes）的过程就叫做序列化。

（1）序列化模块就是将一个常见的数据结构转化成一个特殊的序列，并且这个特殊的序列还可以反解回去。

（2）主要用途：

<1> 文件读写数据

<2> 网络传输数据

（3）json模块

<1> json模块是将满足条件的数据结构转化成特殊的字符串，并且也可以反序列化还原回去

<2> 能够序列的数据类型：字典，列表，元组

4方法 2组

dumps loads ---- 用于网络传输

dump load ---- 用于文件存储

1> dumps、loads

[1] 将字典类型转换成字符串类型

import json
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
str_dic = json.dumps(dic)  #序列化：将一个字典转换成一个字符串
print(type(str_dic),str_dic)  #<class 'str'> {"k3": "v3", "k1": "v1", "k2": "v2"}
#注意，json转换完的字符串类型的字典中的字符串是由""表示的

[2] 将字符串类型的字典转换成字典类型

import json
dic2 = json.loads(str_dic)  #反序列化：将一个字符串格式的字典转换成一个字典
#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""表示
print(type(dic2),dic2)  #<class 'dict'> {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}

[3] 还支持列表类型

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

2> dump、load

[1] 将对象转换成字符串写入到文件当中

import json
f = open('json_file.json','w')
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
json.dump(dic,f)  #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
f.close()
# json文件也是文件，就是专门存储json字符串的文件。

[2] 将文件中的字符串类型的字典转换成字典

import json
f = open('json_file.json')
dic2 = json.load(f)  #load方法接收一个文件句柄，直接将文件中的json字符串转换成数据结构返回
f.close()
print(type(dic2),dic2)

其他参数说明

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。

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。

sort_keys：将数据根据keys的值进行排序。

json序列化存储多个数据到同一个文件中

对于json序列化，存储多个数据到一个文件中是有问题的，默认一个json文件只能存储一个json数据，但是也可以解决，举例说明：

对于json 存储多个数据到文件中
dic1 = {'name':'oldboy1'}
dic2 = {'name':'oldboy2'}
dic3 = {'name':'oldboy3'}
f = open('序列化',encoding='utf-8',mode='a')
json.dump(dic1,f)
json.dump(dic2,f)
json.dump(dic3,f)
f.close()

f = open('序列化',encoding='utf-8')
ret = json.load(f)
ret1 = json.load(f)
ret2 = json.load(f)
print(ret)

上边的代码会报错,解决方法:

dic1 = {'name':'oldboy1'}
dic2 = {'name':'oldboy2'}
dic3 = {'name':'oldboy3'}
f = open('序列化',encoding='utf-8',mode='a')
str1 = json.dumps(dic1)
f.write(str1+'\n')
str2 = json.dumps(dic2)
f.write(str2+'\n')
str3 = json.dumps(dic3)
f.write(str3+'\n')
f.close()

f = open('序列化',encoding='utf-8')
for line in f:
    print(json.loads(line))

（4）pickle模块

<1> pickle模块是将Python所有的数据结构以及对象等转化成bytes类型，然后还可以反序列化还原回去

<2> 只有Python有，几乎可以序列Python中所有数据类型，匿名函数不能序列

使用上与json几乎差不多，也是两对四个方法。

dumps loads ---- 用于网络传输

dump load ---- 用于文件存储

1> dumps、loads

import pickle
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
str_dic = pickle.dumps(dic)
print(str_dic)  # bytes类型

dic2 = pickle.loads(str_dic)
print(dic2)    #字典
# 还可以序列化对象
import pickle
def func():
    print(666)

ret = pickle.dumps(func)
print(ret,type(ret))  # b'\x80\x03c__main__\nfunc\nq\x00.' <class 'bytes'>
f1 = pickle.loads(ret)  # f1得到 func函数的内存地址
f1()  # 执行func函数

2> dump、load

dic = {(1,2):'oldboy',1:True,'set':{1,2,3}}
f = open('pick序列化',mode='wb')
pickle.dump(dic,f)
f.close()
with open('pick序列化',mode='wb') as f1:
    pickle.dump(dic,f1)

pickle序列化存储多个数据到一个文件中

dic1 = {'name':'oldboy1'}
dic2 = {'name':'oldboy2'}
dic3 = {'name':'oldboy3'}

f = open('pick多数据',mode='wb')
pickle.dump(dic1,f)
pickle.dump(dic2,f)
pickle.dump(dic3,f)
f.close()

f = open('pick多数据',mode='rb')
while True:
    try:
        print(pickle.load(f))
    except EOFError:
        break
f.close()

自写一个pickle写入文件上下文

class MyPickle:
    def __init__(self,path,mode='load'):
        self.path = path
        self.mode = 'ab' if mode=='dump' else 'rb'

    def __enter__(self):
        self.f = open(self.path, mode=self.mode)
        return self

    def dump(self,content):
        pickle.dump(content,self.f)

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        self.f.close()

    def __iter__(self):
        while True:
            try:
                yield  pickle.load(self.f)
            except EOFError:
                break


class Course:
    def __init__(self,name,price,period):
        self.name = name
        self.price = price
        self.period = period
python = Course('python',19800,'6 months')
linux = Course('linux',19800,'6 months')


with MyPickle('course_file') as p:
    for obj in p:
        print(obj.__dict__)
with MyPickle('course_file','dump') as p:
    p.dump(python)
    p.dump(linux)

with open('course_file','ab') as f:
    pickle.dump(linux,f)

with open('course_file','rb') as f:
    while True:
        try:
            obj = pickle.load(f)
            print(obj.__dict__)
        except EOFError:
            break