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序列化模块
导入：import module
序列化：数据类型和str之间的转换，数据持久化（存储），网络交互（传输）本质：将程序中的数据类型转成str
反序列化：将字符串转换为其本来的数据类型
序列化和反序列化这些操作都是一次性的，一次转换，一次还原
(1) json （存文件，网络传输）
json模块只给我们提供了四个功能：
序列化：dump，dumps
反序列化：load, loads
dumps和loads：对数据类型进行序列化和反序列化
1 import json 2 3 dic = {‘k1‘: ‘v1‘, ‘k2‘: ‘v2‘, ‘k3‘: ‘v3‘} 4 5 # 序列化：将一个字典转换成一个字符串 6 str_dic = json.dumps(dic) 7 8 print(type(str_dic), str_dic) 9 # 结果： 10 # 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 11 # <class ‘str‘> {"k3": "v3", "k1": "v1", "k2": "v2"} 12 13 14 # 反序列化：将一个字符串格式的字典转换成一个字典 15 # 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 16 dic2 = json.loads(str_dic) 17 18 print(type(dic2), dic2) 19 # 结果： 20 # <class ‘dict‘> {‘k1‘: ‘v1‘, ‘k2‘: ‘v2‘, ‘k3‘: ‘v3‘} 21 22 list_dic = [1, [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘], 3, {‘k1‘: ‘v1‘, ‘k2‘: ‘v2‘}] 23 str_dic = json.dumps(list_dic) # ps:也可以处理嵌套的数据类型 24 print(type(str_dic), str_dic) 25 # 结果： 26 # <class ‘str‘> [1, ["a", "b", "c"], 3, {"k1": "v1", "k2": "v2"}] 27 28 list_dic2 = json.loads(str_dic) 29 print(type(list_dic2), list_dic2) 30 # 结果： 31 # <class ‘list‘> [1, [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘], 3, {‘k1‘: ‘v1‘, ‘k2‘: ‘v2‘}]
dump和load：对文件句柄进行序列化和反序列化
1 import json 2 3 f = open(‘json_file‘, ‘w‘) 4 dic = {‘k1‘: ‘v1‘, ‘k2‘: ‘v2‘, ‘k3‘: ‘v3‘} 5 6 # 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 7 json.dump(dic, f) 8 f.close() 9 10 f = open(‘json_file‘) 11 12 # 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 13 dic2 = json.load(f) 14 f.close() 15 print(type(dic2), dic2)
ensure_ascii关键字：默认是True,表示按照ascii的形式显示，设置为False的时候，表是按照原来的文本样式显示（主要针对中文）
1 import json 2 3 f = open(‘file‘, ‘w‘) 4 json.dump({‘国籍‘: ‘中国‘}, f) 5 ret = json.dumps({‘国籍‘: ‘中国‘}) 6 f.write(ret + ‘\n‘) 7 json.dump({‘国籍‘: ‘美国‘}, f, ensure_ascii=False) 8 ret = json.dumps({‘国籍‘: ‘美国‘}, ensure_ascii=False) 9 f.write(ret + ‘\n‘) 10 f.close() 11 12 # 写到文件中的结果： 13 # {"\u56fd\u7c4d": "\u4e2d\u56fd"}{"\u56fd\u7c4d": "\u4e2d\u56fd"} 14 # {"????": "????"}{"????": "????"}（这里是因为文件打开的模式不对）
(2) pickle 模块
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）
pickle，用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换
pickle--只能写进去，不能追加
示例1：
1 import pickle 2 3 dic = {‘k1‘: ‘v1‘, ‘k2‘: ‘v2‘, ‘k3‘: ‘v3‘} 4 str_dic = pickle.dumps(dic) 5 print(str_dic) # 一串二进制内容 6 7 dic2 = pickle.loads(str_dic) 8 print(dic2) # 字典 9 10 # 结果： 11 # b‘\x80\x03}q\x00(X\x02\x00\x00\x00k1q\x01X\x02\x00\x00\x00v1q\x02X\x02\x00\x00\x00k2q\x03X\x02\x00\x00\x00v2q\x04X\x02\x00\x00\x00k3q\x05X\x02\x00\x00\x00v3q\x06u.‘ 12 # {‘k1‘: ‘v1‘, ‘k2‘: ‘v2‘, ‘k3‘: ‘v3‘}
示例2：
1 import time 2 import pickle 3 4 struct_time = time.localtime(1000000000) 5 print(struct_time) 6 7 f = open(‘pickle_file‘, ‘wb‘) 8 pickle.dump(struct_time, f) 9 f.close() 10 11 f = open(‘pickle_file‘, ‘rb‘) 12 struct_time2 = pickle.load(f) 13 f.close() 14 15 print(struct_time2.tm_year) 16 17 18 # 结果： 19 # time.struct_time(tm_year=2001, tm_mon=9, tm_mday=9, tm_hour=9, tm_min=46, tm_sec=40, tm_wday=6, tm_yday=252, tm_isdst=0) 20 # 2001
json和pickle模块对比：
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（可以把python中任意的数据类型序列化）
json--能处理的很少
pickle--可以序列化python里没有的，自己定义的数据类型
json---是所有p编程语言通用的一种数据类型---网络编程
pickle---可以序列化一些自定义的数据类型---游戏
（3）shelve---只提供了open 方法
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。
1 import shelve 2 3 f = shelve.open(‘shelve_file‘) 4 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 5 f.close() 6 7 import shelve 8 9 f1 = shelve.open(‘shelve_file‘) 10 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 11 f1.close() 12 print(existing) 13 14 # 结果： 15 # {‘int‘: 10, ‘float‘: 9.5, ‘string‘: ‘Sample data‘}
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，可以让shelve通过只读方式打开DB
1 import shelve 2 3 f = shelve.open(‘shelve_file‘, flag=‘r‘) 4 existing = f[‘key‘] 5 f.close() 6 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。
1 import shelve 2 f1 = shelve.open(‘shelve_file‘) 3 print(f1[‘key‘]) 4 f1[‘key‘][‘new_value‘] = ‘this was not here before‘ 5 f1.close() 6 7 f2 = shelve.open(‘shelve_file‘, writeback=True) 8 print(f2[‘key‘]) 9 f2[‘key‘][‘new_value‘] = ‘this was not here before‘ 10 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
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原文地址：https://www.cnblogs.com/chitalu/p/9681946.html
