Python中常见序列化操作的示例分析-创新互联

这篇文章主要为大家展示了“Python中常见序列化操作的示例分析”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“Python中常见序列化操作的示例分析”这篇文章吧。

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0x00 marshal

marshal使用的是与Python语言相关但与机器无关的二进制来读写Python对象的。这种二进制的格式也跟Python语言的版本相关，marshal序列化的格式对不同的版本的Python是不兼容的。

marshal一般用于Python内部对象的序列化。

一般地包括：

• 基本类型 booleans, integers,floating point numbers,complex numbers

• 序列集合类型 strings, bytes, bytearray, tuple, list, set, frozenset, dictionary

• code对象 code object

• 其它类型 None, Ellipsis, StopIteration

marshal的主要作用是对Python“编译”的.pyc文件读写的支持。这也是marshal对Python版本不兼容的原因。开发者如果要使用序列化/反序列化，那么应该使用pickle模块。

常见的方法

marshal.dump(value, file[, version])

序列化一个对象到文件中

marshal.dumps(value[, version])

序列化一个对象并返回一个bytes对象

marshal.load(file)

从文件中反序列化一个对象

marshal.loads(bytes)

从bytes二进制数据中反序列化一个对象

0x01 pickle

pickle模块也能够以二进制的方式对Python对象进行读写。相比marshal提供基本的序列化能力，pickle的序列化应用更加广泛。

pickle序列化后的数据也是与Python语言相关的，即其它语言例如Java无法读取由Python通过pickle序列化的二进制数据。如果要使用与语言无法的序列化那么我们应该使用json。下文将会说明。

能被pickle序列化的数据类型有：

• None, True, and False

• integers, floating point numbers, complex numbers

• strings, bytes, bytearrays

• tuples, lists, sets, and dictionaries 以及包含可以被pickle序列化对象

• 在模块顶层定义的函数对象 (使用 def定义的, 而不是 lambda表达式)

• 在模块顶层定义内置函数

• 在模式顶层定义的类

• 一个类的__dict__包含了可序列化的对象或__getstate__()方法返回了能够被序列化的对象

如果pickle一个不支持序列化的对象时将会抛出PicklingError。

常见的方法

pickle.dump(obj, file, protocol=None, *, fix_imports=True)

将obj对象序列化到一个file文件中，该方法与Pickler(file, protocol).dump(obj)等价。

pickle.dumps(obj, protocol=None, *, fix_imports=True)

将obj对象序列化成bytes二进制数据。

pickle.load(file, *, fix_imports=True, encoding="ASCII", errors="strict")

从file文件中反序列化一个对象，该方法与Unpickler(file).load()等价。

pickle.loads(bytes_object, *, fix_imports=True, encoding="ASCII", errors="strict")

从二进制数据bytes_object反序列化对象。

序列化例子

import pickle

# 定义了一个包含了可以被序列化对象的字典
data = {
 'a': [1, 2.0, 3, 4 + 6j],
 'b': ("character string", b"byte string"),
 'c': {None, True, False}
}

with open('data.pickle', 'wb') as f:
 # 序列化对象到一个data.pickle文件中
 # 指定了序列化格式的版本pickle.HIGHEST_PROTOCOL
 pickle.dump(data, f, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

执行之后在文件夹中多一个data.pickle文件

serialization
├── data.pickle
├── pickles.py
└── unpickles.py

反序列化例子

import pickle

with open('data.pickle', 'rb') as f:
 # 从data.pickle文件中反序列化对象
 # pickle能够自动检测序列化文件的版本
 # 所以这里可以不用版本号
 data = pickle.load(f)

 print(data)

# 执行后结果
# {'a': [1, 2.0, 3, (4+6j)], 'b': ('character string', b'byte string'), 'c': {False, True, None}}

0x02 json
json是与语言无关，非常通用的数据交互格式。在Python它与marshal和pickle一样拥有相似的API。

常见的方法

json.dump(obj, fp, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)

序列化对象到fp文件中

json.dumps(obj, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)

将obj序列化成json对象

json.load(fp, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)

从文件中反序列化成一个对象

json.loads(s, *, encoding=None, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)

从json格式文档中反序列化成一个对象

json与Python对象的转化对照表

JSON	Python
object	dict
list,tuple	array
str	string
int, float, int- & float-derived Enums	number
True	true
False	false
None	null

对于基本类型、序列、以及包含基本类型的集合类型json都可以很好的完成序列化工作。

序列化例子

>>> import json
>>> json.dumps(['foo', {'bar': ('baz', None, 1.0, 2)}])
'["foo", {"bar": ["baz", null, 1.0, 2]}]'
>>> print(json.dumps("\"foo\bar"))
"\"foo\bar"
>>> print(json.dumps('\u1234'))
"\u1234"
>>> print(json.dumps('\\'))
"\\"
>>> print(json.dumps({"c": 0, "b": 0, "a": 0}, sort_keys=True))
{"a": 0, "b": 0, "c": 0}
>>> from io import StringIO
>>> io = StringIO()
>>> json.dump(['streaming API'], io)
>>> io.getvalue()
'["streaming API"]'

反序列化例子

>>> import json
>>> json.loads('["foo", {"bar":["baz", null, 1.0, 2]}]')
['foo', {'bar': ['baz', None, 1.0, 2]}]
>>> json.loads('"\\"foo\\bar"')
'"foo\x08ar'
>>> from io import StringIO
>>> io = StringIO('["streaming API"]')
>>> json.load(io)
['streaming API']

对于object的情况就复杂一些了

例如定义了复数complex对象的json文档

complex_data.json

{
 "__complex__": true,
 "real": 42,
 "imaginary": 36
}

要把这个json文档反序列化成Python对象，就需要定义转化的方法

# coding=utf-8
import json

# 定义转化函数，将json中的内容转化成complex对象
def decode_complex(dct):
 if "__complex__" in dct:
  return complex(dct["real"], dct["imaginary"])
 else:
  return dct

if __name__ == '__main__':
 with open("complex_data.json") as complex_data:
  # object_hook指定转化的函数
  z = json.load(complex_data, object_hook=decode_complex)
  print(type(z))
  print(z)

# 执行结果
# 
# (42+36j)

如果不指定object_hook，那么默认将json文档中的object转成dict

# coding=utf-8
import json

if __name__ == '__main__':

 with open("complex_data.json") as complex_data:
  # 这里不指定object_hook
  z2 = json.loads(complex_data.read())
  print(type(z2))
  print(z2)
# 执行结果
# 
# {'__complex__': True, 'real': 42, 'imaginary': 36}

可以看到json文档中的object转成了dict对象。

一般情况下这样使用似乎也没什么问题，但如果对类型要求很高的场景就需要明确定义转化的方法了。

除了object_hook参数还可以使用json.JSONEncoder

import json

class ComplexEncoder(json.JSONEncoder):
 def default(self, obj):
  if isinstance(obj, complex):
   # 如果complex对象这里转成数组的形式
   return [obj.real, obj.imag]
   # 默认处理
  return json.JSONEncoder.default(self, obj)

if __name__ == '__main__':
 c = json.dumps(2 + 1j, cls=ComplexEncoder)
 print(type(c))
 print(c)

# 执行结果
# 
# [2.0, 1.0]

因为json模块并不是对所有类型都能够自动完成序列化的，对于不支持的类型，会直接抛出TypeError。

>>> import datetime
>>> d = datetime.datetime.now()
>>> dct = {'birthday':d,'uid':124,'name':'jack'}
>>> dct
{'birthday': datetime.datetime(2019, 6, 14, 11, 16, 17, 434361), 'uid': 124, 'name': 'jack'}
>>> json.dumps(dct)
Traceback (most recent call last):
 File "", line 1, in 
 json.dumps(dct)
 File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/json/__init__.py", line 231, in dumps
 return _default_encoder.encode(obj)
 File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/json/encoder.py", line 199, in encode
 chunks = self.iterencode(o, _one_shot=True)
 File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/json/encoder.py", line 257, in iterencode
 return _iterencode(o, 0)
 File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/json/encoder.py", line 179, in default
 raise TypeError(f'Object of type {o.__class__.__name__} '
TypeError: Object of type datetime is not JSON serializable

对于不支持序列化的类型例如datetime以及自定义类型，就需要使用JSONEncoder来定义转化的逻辑。

import json
import datetime

# 定义日期类型的JSONEncoder
class DatetimeEncoder(json.JSONEncoder):

 def default(self, obj):
  if isinstance(obj, datetime.datetime):
   return obj.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
  elif isinstance(obj, datetime.date):
   return obj.strftime('%Y-%m-%d')
  else:
   return json.JSONEncoder.default(self, obj)

if __name__ == '__main__':
 d = datetime.date.today()
 dct = {"birthday": d, "name": "jack"}
 data = json.dumps(dct, cls=DatetimeEncoder)
 print(data)

# 执行结果
# {"birthday": "2019-06-14", "name": "jack"}

现在我们希望发序列化时，能够将json文档中的日期格式转化成datetime.date对象，这时就需要使用到json.JSONDecoder了。

# coding=utf-8
import json
import datetime

# 定义Decoder解析json
class DatetimeDecoder(json.JSONDecoder):

 # 构造方法
 def __init__(self):
  super().__init__(object_hook=self.dict2obj)

 def dict2obj(self, d):
  if isinstance(d, dict):
   for k in d:
    if isinstance(d[k], str):
     # 对日期格式进行解析，生成一个date对象
     dat = d[k].split("-")
     if len(dat) == 3:
      date = datetime.date(int(dat[0]), int(dat[1]), int(dat[2]))
      d[k] = date
  return d

if __name__ == '__main__':
 d = datetime.date.today()
 dct = {"birthday": d, "name": "jack"}
 data = json.dumps(dct, cls=DatetimeEncoder)
 # print(data)

 obj = json.loads(data, cls=DatetimeDecoder)
 print(type(obj))
 print(obj)

# 执行结果
# {"birthday": "2019-06-14", "name": "jack"}
# 
# {'birthday': datetime.date(2019, 6, 14), 'name': 'jack'}

0x03 总结一下

Python常见的序列化工具有marshal、pickle和json。marshal主要用于Python的.pyc文件，并与Python版本相关。它不能序列化用户定义的类。

pickle是Python对象的序列化工具则比marshal更通用些，它可以兼容Python的不同版本。json是一种语言无关的数据结构，广泛用于各种网络应用尤其在REST API的服务中的数据交互。

以上是“Python中常见序列化操作的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道！

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