python 序列化

一、序列化简介

　　在我们存储数据或者网络传输数据的时候，需要对我们的对象进行处理，把对象处理成方便存储或者传输的数据格式，这个过程叫序列化。

　　不同的序列化，结果也不同，但是目的都是一样的，都是为了存储和传输。

　　在python中存在三种序列化的方案。

　　1、pickle：可以将我们python中的任意数据类型转换为bytes类型数据，并可以出入文件中,同样也可以吧文件中写好的bytes类型数据转换为我们python中的数据类型,这个过程称为反序列化。

　　2、shelve：简单的另类的一种序列化的放哪，有点类似redis，可以称为一种微小的数据库，用法参照字典使用。

　　3、json：将python中常见的字典，列表转换为字符串。是母亲啊前后端数据交互使用的最频繁的一种数据格式。

二、pickle

　　pickle.dumps(数据) 表示将python中的数据类型转换为bytes类型

import pickle
lst=[1,2,3]
b=pickle.dumps(lst)
print(b)#b'x80x03]qx00(Kx01Kx02Kx03e.'

　　pickle.loads(bytes)　　表示将bytes转换为python中的数据类型

import pickle
b=b'x80x03]qx00(Kx01Kx02Kx03e.'
lst=pickle.loads(b)
print(lst[:]) #[1, 2, 3]

　　pickle.dump(数据，file) 表示将python中的数据写入到file 文件中

import pickle
class Cat:
    def __init__(self,name,color):
        self.name=name
        self.color=color
    def chi(self):
        print("%s猫会吃老鼠" % self.name)
c1=Cat("波斯猫1","红色1")
c2=Cat("波斯猫2","红色2")
c3=Cat("波斯猫3","红色3")
c4=Cat("波斯猫4","红色4")
lst=[c1,c2,c3,c4] 　　#对象装如列表
pickle.dump(lst,open("mao.db",mode="wb"))#写入列表

　　pickle.load(file) 表示把文件中的types转换为python中的数据

obj_lst=pickle.load(open("mao.db",mode="rb"))
for cat in obj_lst:
    cat.chi()

　　注释：记住⼀点, pickle序列化的内容是⼆进制的内容(bytes) 不是给⼈看的。

三、shelve

　　shelve提供python的持久化操作，把数据写入到硬盘里面，在操作shelve时候非常像操作字典，我们可以当作字典进行操作。

　　shelve.open(file) 创建文件名字为file的文件，拿到句柄

s = shelve.open("sylar")
# s["jay"] = {"name":"周杰伦", "age":18, "hobby":"哄⼩孩"}
print(s['jay'])
s.close()

　　直接修改shelve中的value的值可能存在问题，我们需要加witeback解决这个问题

　　错误示例：此处有坑！！！　　　　　　

s = shelve.open("sylar")
s['jay']['name'] = "胡辣汤" # 尝试改变字典中的数据
s.close()
s = shelve.open("sylar")
print(s['jay']) # 并没有改变
s.close()

　　修改的value内部的子元素时候，不会自动写入文件中，我们需要带入回写参数（witeback=True)

s = shelve.open("sylar", writeback=True)
s['jay']['name'] = "胡辣汤" # 尝试改变字典中的数据
s.close()
s = shelve.open("sylar")
print(s['jay']) # 改变了.
s.close()

　　删除元素： d=shelve.open(file) -> del d[key]

　　增加元素：d=shelve.open(file) -> d[new_key]=value

　　修改元素：d=shelve.open(file，writeback=True) -> d[old_key]=new_value / d[old_key][" "][" "]=" "

　　查询元素： d=shelve.open(file) -> d[key]

四、json（javascript object notation ）(重点)

　　json牛逼哦，json是我们前后端交互的枢纽。

　　来一段字符看看

wf = {
"name":"汪峰",
"age":18,
"hobby":"上头条",
"wife":{
"name":'⼦怡',
"age":19,
"hobby":["唱歌", "跳舞", "演戏"]
}
}

　　咦！

　　python中叫字典！（字典呀）

　　json中交字符串！（字符串呀）

　　我们发现⽤这样的数据结构可以完美的表⽰出任何对象. 并且可以完整的把对象表⽰出来. 只要代码格式比较好. 那可读性也是很强的. 所以⼤家公认⽤这样⼀种数据结构作为数据交互的格式.

　　再来回顾一下我们以前的xml，看着好难受哦！！！

<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?>
<wf>
    <name>汪峰</name>
    <age>18</age>
    <hobby>上天</hobby>
    <wife>
        <name>子怡</name>
        <hobby>
            <hobby1>唱歌</hobby1>
            <hobby1>跳舞</hobby1>
            <hobby1>演戏</hobby1>
        </hobby>
    </wife>
</wf>

　　面对如此牛逼的json,我们的程序在python中写的，现在我们就来一起学习如何将我们产生的字典转换为json字符串，然后怎么读取网页上的json。

　　json 用法：核心就是将字符串 - >字典，字典- >字符串

　　json.dumps(dic)

d={"a":"小萝莉","b":"大妈","c":"猥琐大叔","d":False,"e":None}
s=json.dumps(d)
print(s)
#结果{"a": "u5c0fu841du8389", "b": "u5927u5988", "c": "u7325u7410u5927u53d4", "d": false, "e": null}

　　结果很不友好，原因是因为json默认的是ascii编码的，不能识别中文。

　　解决方法：ensure_ascii=False

　　json.dumps(dic,ensure_ascii=False) 可是识别中文

import json
d={"a":"小萝莉","b":"大妈","c":"猥琐大叔","d":False,"e":None}
s=json.dumps(d,ensure_ascii=False) 
print(s)

　　json.loads(s) 表示将字符串s转换为响应的字典

import json
s = '{"a": "⼥王", "b": "萝莉", "c": "⼩清新"}'
dic = json.loads(s)
print(type(dic), dic)

　　json.dump(dic,file) 表示把字典dic转换为json字符串放入到文件file中

dic = {"a": "⼥王", "b": "萝莉", "c": "⼩清新"}
f = open("test.json", mode="w", encoding="utf-8")
json.dump(dic, f, ensure_ascii=False) # 把对象打散成json写⼊到⽂件中
f.close()

　　json.load(file) 表示一次性读取文件中所有内容，并把Json字符串转换为字典

f = open("test.json", mode="r", encoding="utf-8")
dic = json.load(f)
f.close()
print(dic)

　　注意：我们可以一次性写入多个json，但是我们不能一次性读出，我们可以把json字符串类型的字典一行一行存放，然后遍历文件，一行一行读出

import json
lst = [{"a": 1}, {"b": 2}, {"c": 3}]
f = open("test.json", mode="w", encoding="utf-8")
for el in lst:
json.dump(el, f)
f.close()

　　优化代码

import json
lst = [{"a": 1}, {"b": 2}, {"c": 3}]
# 写⼊
f = open("test.json", mode="w", encoding="utf-8")
for el in lst:
s = json.dumps(el, ensure_ascii=True) + "
"
f.write(s)
f.close()
# 读取
f = open("test.json", mode="r", encoding="utf-8")
for line in f:
dic = json.loads(line.strip())
print(dic)
f.close()

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