Python使用Marshmallow輕松實現序列化和反序列化

更新時間：2025年03月05日 11:22:54 作者：花小姐的春天

這篇文章主要為大家詳細介紹了Python如何使用Marshmallow輕松實現序列化和反序列化,文中的示例代碼講解詳細,感興趣的小伙伴可以了解下

可能很多Python開發(fā)者都遇到過——序列化。你可能會問：花姐，序列化有什么好聊的？這不就是把對象轉成字符串、從字符串轉回來嗎？對啊，沒錯，序列化確實這么簡單。但是，當你一開始使用Python自帶的json庫時，可能會覺得很方便。但慢慢地，你會發(fā)現，它的功能有點單薄，特別是在一些復雜的數據處理場景中。今天就讓我來給大家普及一下，為什么我放棄了json，而選擇了功能更強大的Marshmallow！

為什么放棄json庫

json庫的局限性

大家都知道，json是Python內置的庫，支持將Python對象轉為JSON格式的字符串（序列化），以及將JSON字符串轉回Python對象（反序列化）。這在日常開發(fā)中確實夠用，尤其是對于簡單的字典、列表和字符串。但當你的數據結構變得復雜時，json的局限性就暴露出來了。

舉個例子，假設你有一個對象，需要序列化成JSON格式，但這個對象不僅僅是普通的字典，它可能嵌套了其他對象，或者你希望在序列化時有一些特定的字段驗證、格式化，甚至是嵌套對象的轉換——這個時候，json庫就力不從心了。

Marshmallow，拯救我！

這時候，Marshmallow應運而生！它不僅可以輕松地進行序列化和反序列化，還支持對象驗證、字段轉換、數據清洗等強大功能。簡直就是復雜數據操作的“超級英雄”！

Marshmallow入門：如何用Marshmallow序列化和反序列化數據

安裝Marshmallow

首先，我們來安裝Marshmallow。打開你的終端，執(zhí)行以下命令：

pip install marshmallow

定義Schema

Marshmallow的核心概念是Schema。你可以通過定義Schema來指定如何將Python對象序列化為JSON，以及如何將JSON反序列化為Python對象。

舉個例子，假設你有一個User類，需要將其轉換成JSON格式：

from marshmallow import Schema, fields

class User:
    def __init__(self, name, age, email):
        self.name = name
        self.age = age
        self.email = email

class UserSchema(Schema):
    name = fields.Str()
    age = fields.Int()
    email = fields.Email()

# 創(chuàng)建一個User對象
user = User(name="小李", age=30, email="xiaoli@example.com")

# 創(chuàng)建UserSchema實例
user_schema = UserSchema()

# 序列化對象（User -> JSON）
user_json = user_schema.dump(user)
print(user_json)

這里，我們定義了一個User類和一個UserSchema類，UserSchema繼承自marshmallow.Schema，并通過fields模塊定義了我們希望序列化的字段（name、age和email）。

通過dump()方法，我們將User對象轉換成了一個JSON兼容的字典格式。打印出來的結果大概是這樣的：

{'name': '小李', 'age': 30, 'email': 'xiaoli@example.com'}

反序列化：從JSON到Python對象

除了序列化，Marshmallow還支持反序列化，也就是將JSON轉換回Python對象。下面是如何做的：

# 反序列化（JSON -> User對象）
user_data = {'name': '小周', 'age': 28, 'email': 'xiaozhou@example.com'}
user_obj = user_schema.load(user_data)
print(user_obj)

輸出將會是一個字典：

{'name': '小周', 'age': 28, 'email': 'xiaozhou@example.com'}

這時候，你的Python對象就可以正常使用了！Marshmallow會自動把輸入的JSON轉換成Python對象，并進行驗證。非常方便！

Marshmallow進階：驗證與字段轉換

字段驗證

在日常開發(fā)中，我們通常希望確保傳入的數據是合法的，比如用戶名不能為空，年齡必須是正數。Marshmallow支持多種驗證功能，通過fields模塊的validators可以輕松實現。

例如，我們希望確保用戶的年齡是大于0的：

from marshmallow import Schema, fields, validate

class UserSchema(Schema):
    name = fields.Str(required=True)
    age = fields.Int(required=True, validate=validate.Range(min=1))
    email = fields.Email(required=True)
    
# 創(chuàng)建UserSchema實例
user_schema = UserSchema()
# 測試數據
user_data = {'name': '小李', 'age': -5, 'email': 'xiaoli@example.com'}
try:
    user = user_schema.load(user_data)
except Exception as e:
    print(e) #{'age': ['Must be greater than or equal to 1.']}

如果年齡小于1，Marshmallow會拋出驗證錯誤，提示我們“年齡必須大于等于1”。這就是字段驗證的強大之處！

字段轉換

除了驗證，Marshmallow還支持對字段進行轉換。例如，我們可以將一個字符串轉換為日期格式，或者將數字轉換為貨幣格式等。

from marshmallow import Schema, fields

class EventSchema(Schema):
    name = fields.Str()
    date = fields.Date()

# 反序列化時，Marshmallow會自動將字符串轉為日期對象
event_data = {'name': 'Python大會', 'date': '2025-01-21'}
event_schema = EventSchema()
event_obj = event_schema.load(event_data)
print(event_obj)

輸出結果會是：

{'name': 'Python大會', 'date': datetime.date(2025, 1, 21)}

是不是很方便？通過這種方式，你可以輕松地處理各種數據格式和轉換！

Marshmallow的高級特性：嵌套Schema和自定義序列化

嵌套Schema

有時候，我們的對象不僅僅是簡單的字段，它們可能會嵌套其他對象。Marshmallow也能輕松處理這一點！通過定義嵌套的Schema，你可以在一個對象中包含其他對象的數據。

例如：

from marshmallow import Schema, fields

# 定義Address的Schema
class AddressSchema(Schema):
    province = fields.Str() #省
    city = fields.Str() #市

# 定義User的Schema，包含嵌套的AddressSchema
class UserSchema(Schema):
    name = fields.Str()
    age = fields.Int()
    address = fields.Nested(AddressSchema())

# 創(chuàng)建Address對象數據
user_address = dict(province="河北省",city="邯鄲市")

# 創(chuàng)建User對象數據，其中包含Artist對象
user = dict(name="花姐", age=18,address=user_address)

# 創(chuàng)建UserSchema實例
schema = UserSchema()

# 使用dump方法序列化數據
result = schema.dump(user)

# 打印序列化結果
print(result)

輸出結果會是：