在程序运行的过程中,所有的变量都是在内存中,比如,定义一个dict:
d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
可以随时修改变量,比如把name
改成'Bill'
,但是一旦程序结束,变量所占用的内存就被操作系统全部回收。如果没有把修改后的'Bill'
存储到磁盘上,下次重新运行程序,变量又被初始化为'Bob'
。
我们把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化,在Python中叫pickling,在其他语言中也被称之为serialization,marshalling,flattening等等,都是一个意思。
序列化之后,就可以把序列化后的内容写入磁盘,或者通过网络传输到别的机器上。
反过来,把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化,即unpickling。
Python提供了pickle
模块来实现序列化。
首先,我们尝试把一个对象序列化并写入文件:
>>> import pickle
>>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
>>> pickle.dumps(d)
b'\x80\x03}q\x00(X\x03\x00\x00\x00ageq\x01K\x14X\x05\x00\x00\x00scoreq\x02KXX\x04\x00\x00\x00nameq\x03X\x03\x00\x00\x00Bobq\x04u.'
pickle.dumps()
方法把任意对象序列化成一个bytes
,然后,就可以把这个bytes
写入文件。或者用另一个方法pickle.dump()
直接把对象序列化后写入一个file-like Object:
>>> f = open('dump.txt', 'wb')
>>> pickle.dump(d, f)
>>> f.close()
看看写入的dump.txt
文件,一堆乱七八糟的内容,这些都是Python保存的对象内部信息。
当我们要把对象从磁盘读到内存时,可以先把内容读到一个bytes
,然后用pickle.loads()
方法反序列化出对象,也可以直接用pickle.load()
方法从一个file-like Object
中直接反序列化出对象。我们打开另一个Python命令行来反序列化刚才保存的对象:
>>> f = open('dump.txt', 'rb')
>>> d = pickle.load(f)
>>> f.close()
>>> d
{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}
变量的内容又回来了!
当然,这个变量和原来的变量是完全不相干的对象,它们只是内容相同而已。
Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样,就是它只能用于Python,并且可能不同版本的Python彼此都不兼容,因此,只能用Pickle保存那些不重要的数据,不能成功地反序列化也没关系。
JSON
如果我们要在不同的编程语言之间传递对象,就必须把对象序列化为标准格式,比如XML,但更好的方法是序列化为JSON,因为JSON表示出来就是一个字符串,可以被所有语言读取,也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式,并且比XML更快,而且可以直接在Web页面中读取,非常方便。
JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象,JSON和Python内置的数据类型对应如下:
JSON类型 | Python类型 |
{} | dict |
[] | list |
"string" | str |
1234.56 | int或float |
true/false | True/False |
null | None |
Python内置的json
模块提供了非常完善的Python对象到JSON格式的转换。我们先看看如何把Python对象变成一个JSON:
>>> import json
>>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
>>> json.dumps(d)
'{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
dumps()
方法返回一个str
,内容就是标准的JSON。类似的,dump()
方法可以直接把JSON写入一个file-like Object
。
要把JSON反序列化为Python对象,用loads()
或者对应的load()
方法,前者把JSON的字符串反序列化,后者从file-like Object
中读取字符串并反序列化:
>>> json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
>>> json.loads(json_str)
{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}
由于JSON标准规定JSON编码是UTF-8,所以我们总是能正确地在Python的str
与JSON的字符串之间转换。
JSON进阶
Python的dict
对象可以直接序列化为JSON的{}
,不过,很多时候,我们更喜欢用class
表示对象,比如定义Student
类,然后序列化:
import json
class Student(object):
def __init__(self, name, age, score):
self.name = name
self.age = age
self.score = score
s = Student('Bob', 20, 88)
print(json.dumps(s))
运行代码,毫不留情地得到一个TypeError
:
Traceback (most recent call last):
...
TypeError: <__main__.Student object at 0x10603cc50> is not JSON serializable
错误的原因是Student
对象不是一个可序列化为JSON的对象。
如果连class
的实例对象都无法序列化为JSON,这肯定不合理!
别急,我们仔细看看dumps()
方法的参数列表,可以发现,除了第一个必须的obj
参数外,dumps()
方法还提供了一大堆的可选参数:
https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps
这些可选参数就是让我们来定制JSON序列化。前面的代码之所以无法把Student
类实例序列化为JSON,是因为默认情况下,dumps()
方法不知道如何将Student
实例变为一个JSON的{}
对象。
可选参数default
就是把任意一个对象变成一个可序列为JSON的对象,我们只需要为Student
专门写一个转换函数,再把函数传进去即可:
def student2dict(std):
return {
'name': std.name,
'age': std.age,
'score': std.score
}
这样,Student
实例首先被student2dict()
函数转换成dict
,然后再被顺利序列化为JSON:
>>> print(json.dumps(s, default=student2dict))
{"age": 20, "name": "Bob", "score": 88}
不过,下次如果遇到一个Teacher
类的实例,照样无法序列化为JSON。我们可以偷个懒,把任意class
的实例变为dict
:
print(json.dumps(s, default=lambda obj: obj.__dict__))
因为通常class
的实例都有一个__dict__
属性,它就是一个dict
,用来存储实例变量。也有少数例外,比如定义了__slots__
的class。
同样的道理,如果我们要把JSON反序列化为一个Student
对象实例,loads()
方法首先转换出一个dict
对象,然后,我们传入的object_hook
函数负责把dict
转换为Student
实例:
def dict2student(d):
return Student(d['name'], d['age'], d['score'])
运行结果如下:
>>> json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
>>> print(json.loads(json_str, object_hook=dict2student))
<__main__.Student object at 0x10cd3c190>
打印出的是反序列化的Student
实例对象。
小结
Python语言特定的序列化模块是pickle
,但如果要把序列化搞得更通用、更符合Web标准,就可以使用json
模块。
json
模块的dumps()
和loads()
函数是定义得非常好的接口的典范。当我们使用时,只需要传入一个必须的参数。但是,当默认的序列化或反序列机制不满足我们的要求时,我们又可以传入更多的参数来定制序列化或反序列化的规则,既做到了接口简单易用,又做到了充分的扩展性和灵活性。
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