前面章節(jié)我們學(xué)些了文件對(duì)象的創(chuàng)建、寫入與讀取，并且針對(duì) .py 文件 與 .txt 文件進(jìn)行了有針對(duì)性的小練習(xí)。 通過(guò)前面的學(xué)習(xí)我們知道，文件對(duì)象的讀寫只能進(jìn)行 字符串 或 byte 類型的操作，其他類型只能通過(guò)格式化存儲(chǔ)或者數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換才能實(shí)現(xiàn)。

但無(wú)論是哪一種，從文件中讀取數(shù)據(jù)后都需要進(jìn)行比較復(fù)雜的處理才能還原到原始的數(shù)據(jù)類型。為了簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)類型的寫入和獲取，今天我們來(lái)學(xué)習(xí)一個(gè)新的知識(shí)點(diǎn) —> 序列化。

通過(guò)學(xué)習(xí)序列化，可以不必過(guò)分擔(dān)心寫入文件的數(shù)據(jù)類型是什么，并且讀取文件也可以非常輕松的還原數(shù)據(jù)類型。[比較討厭這種每章之前寫概述、摘要的短句。]

初識(shí)序列化與反序列化

什么是序列化？

通俗一點(diǎn)來(lái)說(shuō)，序列化就是將 對(duì)象的信息 或者 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的信息 通過(guò)一定的規(guī)則進(jìn)行轉(zhuǎn)換，可以達(dá)到 文件存儲(chǔ) 或 網(wǎng)絡(luò)傳輸 的效果。通過(guò)前面章節(jié)的學(xué)習(xí)，我們知道如果要進(jìn)行存儲(chǔ)或網(wǎng)絡(luò)傳輸，最終的數(shù)據(jù)類型都是 字符串，而且這些字符串還需要是有一定規(guī)則的字符串。

而我們今天要學(xué)習(xí)的 內(nèi)置模塊 ---> json 可以用于文件存儲(chǔ)或者網(wǎng)絡(luò)傳輸，這也是序列化的作用。

而反序列化就是通過(guò)序列化規(guī)則生成的字符串再反轉(zhuǎn)為原始的數(shù)據(jù)類型，這就是反序列化。

這里我們可以引入 字符串 與 byte 之間的轉(zhuǎn)換來(lái)理解 序列化與反序列化， 字符串與 byte 類型之間互相轉(zhuǎn)換常用的 encode() 函數(shù)、與 decode() 函數(shù)，分別代表著編碼與解碼，所以有編碼，就一定有解碼 。套用在序列化來(lái)理解，既然存在序列化，那么就肯定有對(duì)應(yīng)的反序列化哈。

可序列化的數(shù)據(jù)類型

哪些數(shù)據(jù)類型是可以序列化，哪些又是不可以序列化的呢？

可序列化：number、str、list、tuple、dict [字典是最常用的序列化數(shù)據(jù)類型]

不可序列化：class 、def (函數(shù)與實(shí)例化對(duì)象)、set 是無(wú)法進(jìn)行序列化的

Python 中的json

json模塊是一個(gè)通用的序列化模塊，通過(guò)它可以完成通用化的序列化與反序列化操作。為什么說(shuō)是通用的，那是因?yàn)閹缀跛械木幊陶Z(yǔ)言都有json模塊，而且他們序列化與反序列化的規(guī)則是統(tǒng)一的。

所以我們?cè)?Python 中序列化的內(nèi)容，在任意其他編程語(yǔ)言中都可以進(jìn)行反序列化并使用原始的數(shù)據(jù)，這就是通用的意思。

dumps() 與 loads() 函數(shù)

json 中最重要的函數(shù) - 就是 dumps() 與 loads() 函數(shù)

可序列化數(shù)據(jù)類型演示案例

演示案例如下：

import json


int_test = 666				# 定義 整型、字符串、列表、元組、字典 五種數(shù)據(jù)類型 ，用于序列化測(cè)試
str_test = 'test_string'
list_test = [1, 2, 3]
tuple_test = (4, 5, 6)
dict_test = {'Name': '托尼.史塔克', 'Sex': '男'}


int_test_json = json.dumps(int_test)		# 將上文中五種數(shù)據(jù)類型進(jìn)行序列化操作
str_test_json = json.dumps(str_test)
list_test_json = json.dumps(list_test)
tuple_test_json = json.dumps(tuple_test)
dict_test_json = json.dumps(dict_test)

在 Treminal 終端 執(zhí)行上述測(cè)試腳本，如下圖：

這里我們重點(diǎn)介紹一下 字典類型的序列化結(jié)果

In [7]: dict_test_json
Out[7]: '{"Name": "\\u6258\\u5c3c.\\u53f2\\u5854\\u514b", "Sex": "\\u7537"}'

從執(zhí)行結(jié)果我們可以看出字典類型的數(shù)據(jù)類型，經(jīng)過(guò)序列化后。字典變成了字符串的同時(shí)，且字典內(nèi)的 單引號(hào) 變成了 雙引號(hào)，中文也變成了比特類型，并且進(jìn)行了 encode 。(這是序列化的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn))

為什么我們說(shuō) 字典類型是非常是和序列化的呢？實(shí)際上 json 并不僅僅是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，也是一種文件格式。比如我們編寫腳本的 .py 格式的文件，就是 python 文件容器；.txt 格式的文件是普通的文本文件容器；同樣的，.json 格式的文件也是文件容器，json 文件存儲(chǔ)的樣式(格式)就是字典類型的序列化格式。

接下來(lái)我們?cè)賴L試將上文的五種測(cè)試數(shù)類型反序列化處理，看看結(jié)果會(huì)怎樣？

_int_test_json = json.loads(int_test_json)
_str_test_json = json.loads(str_test_json)
_list_test_json = json.loads(list_test_json)
_tuple_test_json = json.loads(tuple_test_json)
_dict_test_json = json.loads(dict_test_json)

在 Treminal 終端 執(zhí)行上述測(cè)試腳本，如下圖：

劃重點(diǎn)：元組類型經(jīng)過(guò)序列化處理后再通過(guò)反序列化還原數(shù)據(jù)時(shí)，會(huì)變?yōu)榱斜頂?shù)據(jù)類型。這是因?yàn)?元組類型 是 python 語(yǔ)言中特有的數(shù)據(jù)類型，json 作為一個(gè)通用格式，無(wú)法識(shí)別元組類型。所以在針對(duì)元組類型進(jìn)行序列化的時(shí)候，會(huì)先將 元組類型 ，先轉(zhuǎn)為 列表，再進(jìn)行序列化處理；同樣的在進(jìn)行反序列化處理時(shí)，就會(huì)將序列化后的 元組類型 ，又轉(zhuǎn)成了 列表類型 。（類型的轉(zhuǎn)換，不影響對(duì)數(shù)據(jù)的使用）

bool 、None 類型的序列化與反序列化

示例如下：

print(json.dumps(True))
# >>> 輸出結(jié)果：true

print(json.dumps(False))
# >>> 輸出結(jié)果：false

print(json.dumps(None))
# >>> 輸出結(jié)果：null

從上述運(yùn)行結(jié)果來(lái)看，bool 類型經(jīng)過(guò)序列化處理后，變成了小寫的 true、false；而 None 類型則變成了 小寫的 null 。

之所以會(huì)這樣，是因?yàn)樵诖蠖鄶?shù)的編程語(yǔ)言中， bool 類型都是小寫的 true、false 。json 作為一個(gè)通用的序列化模塊，也同樣遵循著這種規(guī)則。(小寫的 true、false 依然是字符串類型。 )

接下來(lái)我們?cè)賹⑸鲜龅男蛄谢幚砗蟮?bool 、None 類型 進(jìn)行反序列化處理

print(json.loads(json.dumps(None)))
# >>> 輸出結(jié)果：None

print(json.loads(json.dumps(True)))
# >>> 輸出結(jié)果：True

print(json.loads(json.dumps(False)))
# >>> 輸出結(jié)果：False

從執(zhí)行結(jié)果我們看到，經(jīng)過(guò)反序列化之后，bool、None 類型又被還原成了 python 可讀的狀態(tài)。

Python 中的pickle

pickle模塊與json模塊一樣可以進(jìn)行序列化與反序列化，區(qū)別在于 pickle 是 Python 內(nèi)置的序列化模塊，而且不像 json 那么通用，它只能用于 python 自身來(lái)使用，其他語(yǔ)言可能就無(wú)法處理了，但pickle模塊的性能是要比 json 更好的。如果是僅僅用于 python 自身來(lái)使用，pckle 模塊還是一個(gè)挺不錯(cuò)的選擇哦。

dumps() 與 loads() 函數(shù)

注意：區(qū)別于 json ，pickle 模塊的 dumps() 函數(shù) 返回的是 byte 類型 ，而 loads() 函數(shù)也僅支持 byte 類型的 pickle 序列進(jìn)行反序列化的操作。

pickle模塊的序列化與反序列化練習(xí)

pickle模塊與json模塊的用法是完全一致的，這里我們就不過(guò)多的演示，只針對(duì) dict 類型演示一下即可。

json 模塊 - 序列化小實(shí)戰(zhàn)

需求：

創(chuàng)建一個(gè) test.json 的空文件。

定義一個(gè) write 函數(shù)寫入 dict 數(shù)據(jù)類型的內(nèi)容到 test.json 文件

定義一個(gè) read 函數(shù)，將寫入到 test.json 文件的內(nèi)容，反序列化讀取出來(lái)

# coding:utf-8

import json


data = {'name': '托尼·史塔克', 'age': 52, 'top': 185}

def read(path):                 # 定義 read() 函數(shù)，讀取 test.json 文件（返回對(duì)象為 反序列化后的內(nèi)容）
    with open(path, 'r') as f:
        data = f.read()

    return json.loads(data)

def write(path, data):          # 定義 write() 函數(shù)，將 data 寫入到 test.json 文件
    with open(path, 'w') as f:
        if isinstance(data, dict):      # 判斷 data 是否為字典類型。不是的情況下主動(dòng)拋出異常
            _data = json.dumps(data)
            f.write(_data)
        else:
            raise TypeError('\'data\' 不是一個(gè)字典類型的數(shù)據(jù)')
    return True


if __name__ == '__main__':
    write('test.json', data)
    result = read('test.json')
    print(result)
    result['Sex'] = 'Man'           # 加入 {'Sex': 'Max'} 鍵值對(duì)
    write('test.json', result)      # 將加入的 鍵值對(duì) 寫入 test.json 文件
    result_test_json = read('test.json')
    print(result_test_json)

執(zhí)行結(jié)果如下：

總結(jié)：json的使用在我們的未來(lái) 工作中是非常高頻的，所以大家一定要多多練習(xí)，加以掌握。

到此這篇關(guān)于Python文件的應(yīng)用之序列化與反序列化詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python文件序列化內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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