序列化和反序列化

1.什么是序列化和反序列化

內存中的字典、列表、集合以及各種對象，如何保存到一個文件中？

如果是自己定義的類的實例，如何保存到一個文件中？

如何從文件中讀取數據，并讓它們在內存中再次變成自己對應的類的實例？

要設計一套協議，按照某種規則，把內存中數據保存到文件中，文件是一個字節序列，所以必須把數據轉換成字節序列，輸出到文件，這就是序列化；反之，從文件的字節序列恢復到內存，就是反序列化；

協議：類型，邊界，數據原體

定義

serialization 序列化

將內存中的對象存儲下來，把它變成一個個字節；—>二進制

deserialization 反序列化

將文件中的一個個字節恢復成內存中的對象；<—二進制

序列化保存到文件就是持久化；可以將數據序列化后持久化，或者網絡傳輸；

也可以將從文件中或者從網絡接收到的字節序列反序列化；

2.pickle庫

python中的序列化、反序列化模塊；

dumps 對象序列化為bytes對象；

dump 對象序列化到文件對象，就是存入文件；

loads 從bytes對象反序列化；

load 對象反序列化，從文件讀取數據

基本使用：

import pickle ret = pickle.dumps(“aa”) # b’\x80\x03X\x02\x00\x00\x00aaq\x00.’ pickle.loads(ret) # aa filename = ‘./test/test.bin’ with open(filename, ‘wb’) as f: pickle.dump(99, f) pickle.dump(“aa”, f) pickle.dump([“a”, “b”, “c”], f) pickle.dump({“a”: 1, “b”: 2, “c”: 3}, f) # €Kc.€X aaq .€]q (X aqX bqX cqe.€}q (X aqKX bqKX cqKu. with open(filename, ‘rb’) as f: for i in range(4): x = pickle.load(f) print(type(x), x) # 99 # aa # [‘a’, ‘b’, ‘c’] # {‘a’: 1, ‘b’: 2, ‘c’: 3}

python程序之間還可以都是pickle解決序列化、反序列化，如果是跨平臺、跨語言、跨協議pickle就不合適了，就需要公共的協議，如json，msgpack

3.json庫

輕量型的數據交換格式，完全獨立于編程語言的文本格式來儲存和表示數據

類型： 雙引號包圍起來的任意字符，數值，無序的鍵值對組合，有序值的集合

序列化與反序列化的過程分別叫做：encoding 和 decoding

encoding： 把Python對象轉換成JSON字符串

decoding： 把JSON字符串轉換成python對象

用于實現Python數據類型與通用（json）字符串之間的轉換 dumps()、dump()、loads()、load()

4.msgpack庫

基于二進制高效的對象序列化庫，可用于跨語言通信

支持多語言，兼容json，pickle

dumps()、dump()、loads()、load()

5.shelve庫

shelve 專門用于將Python數據類型的數據持久化到磁盤，shelve是一個類似dict的對象，操作十分便捷 open()

序列化應用

一般來說，本地序列化的情況，應用較少，大多數場景都應用在網絡傳輸中；將數據序列化后通過網絡傳輸到遠程節點，遠程服務器上的服務將接收到的數據反序列化后，就可以使用了；但是要注意一點，遠程接收端，反序列化時必須有對應的數據類型，否則就會報錯；尤其時自定義類，必須遠程得有一致的定義；

現在大多數項目，都不是單機的，也不是單服務的；需要通過網絡將數據傳送到其他節點上去，這就需要大量的序列化、反序列化的過程；但是，python程序之間還可以都是pickle解決序列化、反序列化，如果是跨平臺、跨語言、跨協議pickle就不合適了，就需要公共的協議，例如XML、Json、Protocol Buffer等；

Python

版權聲明：本文內容由網絡用戶投稿，版權歸原作者所有，本站不擁有其著作權，亦不承擔相應法律責任。如果您發現本站中有涉嫌抄襲或描述失實的內容，請聯系我們jiasou666@gmail.com 處理，核實后本網站將在24小時內刪除侵權內容。

版權聲明：本文內容由網絡用戶投稿，版權歸原作者所有，本站不擁有其著作權，亦不承擔相應法律責任。如果您發現本站中有涉嫌抄襲或描述失實的內容，請聯系我們jiasou666@gmail.com 處理，核實后本網站將在24小時內刪除侵權內容。