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序列化模块

时间:2018-01-11 22:33:44      阅读:242      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:ref   基本类型   默认   def   ring   内容   之间   info   记录   

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。
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序列化 —— 转向一个字符串数据类型
序列 —— 字符串

从数据类型 --> 字符串的过程 序列化
从字符串 --> 数据类型的过程 反序列化

# json *****
# pickle ****
# shelve ***

json  # 数字 字符串 列表 字典 元组
通用的序列化格式
只有很少的一部分数据类型能够通过json转化成字符串
pickle
所有的python中的数据类型都可以转化成字符串形式
pickle序列化的内容只有python能理解
且部分反序列化依赖python代码
shelve
序列化句柄
使用句柄直接操作,非常方便

json

Json模块提供了四个功能:dumps、dump、loads、load

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

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‘}


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‘}]
import json
f = open(json_file,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()

f = open(json_file)
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)
import json
f = open(file,w)
json.dump({国籍:中国},f)
ret = json.dumps({国籍:中国})
f.write(ret+\n)
json.dump({国籍:美国},f,ensure_ascii=False)
ret = json.dumps({国籍:美国},ensure_ascii=False)
f.write(ret+\n)
f.close()
Serialize obj to a JSON formatted str.(字符串表示的json对象) 
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:,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。) 
If check_circular is false, then the circular reference check for container types will be skipped and a circular reference will result in an OverflowError (or worse). 
If allow_nan is false, then it will be a ValueError to serialize out of range float values (nan, inf, -inf) in strict compliance of the JSON specification, instead of using the JavaScript equivalents (NaN, Infinity, -Infinity). 
indent:应该是一个非负的整型,如果是0就是顶格分行显示,如果为空就是一行最紧凑显示,否则会换行且按照indent的数值显示前面的空白分行显示,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。 
default(obj) is a function that should return a serializable version of obj or raise TypeError. The default simply raises TypeError. 
sort_keys:将数据根据keys的值进行排序。 
To use a custom JSONEncoder subclass (e.g. one that overrides the .default() method to serialize additional types), specify it with the cls kwarg; otherwise JSONEncoder is used.
import json
data = {username:[李华,二愣子],sex:male,age:16}
json_dic2 = json.dumps(data,sort_keys=True,indent=2,separators=(,,:),ensure_ascii=False)
print(json_dic2)

json & pickle 模块

 

用于序列化的两个模块

 

  • json,用于字符串 和 python数据类型间进行转换
  • pickle,用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换

 

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)  #一串二进制内容

dic2 = pickle.loads(str_dic)
print(dic2)    #字典

import time
struct_time  = time.localtime(1000000000)
print(struct_time)
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.tm_year)

shelve

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,shelf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。

序列化模块

标签:ref   基本类型   默认   def   ring   内容   之间   info   记录   

原文地址:https://www.cnblogs.com/qunxiadexiaoxiangjiao/p/8270312.html

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