使用Python进行序列化和反序列化的说明

在python中，pickle模块用于序列化。因此，序列化过程在Python中称为pickle。此模块可在Python标准库中使用。

使用pickle序列化

import pickle

#the object to serialize
example_dic={1:"6",2:"2",3:"f"}

#where the bytes after serializing end up at, wb stands for write byte
pickle_out=open("dict.pickle","wb")
#Time to dump
pickle.dump(example_dic,pickle_out)
#whatever you open, you must close
pickle_out.close()

PICKLE文件(可以用记事本等文本编辑器打开)包含以下(序列化数据):

€的q (KX 6qKX 2qKX fqu。

使用pickle进行反序列化

import pickle

pickle_in=open("dict.pickle","rb")
get_deserialized_data_back=pickle.load(pickle_in)

print(get_deserialized_data_back)

输出:

{1: '6'， 2: '2'， 3: 'f'}

使用Python进行序列化和反序列化的说明

在python中，pickle模块用于序列化。因此，序列化过程在Python中称为pickle。此模块可在Python标准库中使用。

使用pickle序列化

import pickle

#the object to serialize
example_dic={1:"6",2:"2",3:"f"}

#where the bytes after serializing end up at, wb stands for write byte
pickle_out=open("dict.pickle","wb")
#Time to dump
pickle.dump(example_dic,pickle_out)
#whatever you open, you must close
pickle_out.close()

PICKLE文件(可以用记事本等文本编辑器打开)包含以下(序列化数据):

€的q (KX 6qKX 2qKX fqu。

使用pickle进行反序列化

import pickle

pickle_in=open("dict.pickle","rb")
get_deserialized_data_back=pickle.load(pickle_in)

print(get_deserialized_data_back)

输出:

{1: '6'， 2: '2'， 3: 'f'}

序列化和反序列化

在数据存储上下文中，序列化(或序列化)是将数据结构或对象状态转换为可以存储(例如，在文件或内存缓冲区中)或传输(例如，通过网络连接链接)并稍后重建的格式的过程。[…] 相反的操作(从一系列字节中提取数据结构)是反序列化。

——wikipedia.org

JSON

JSON (JavaScript Object Notation) is an open standard file format and data interchange format that uses human-readable text to store and transmit data objects consisting of attribute–value pairs and arrays (or other serializable values). It is a common data format with diverse uses in electronic data interchange, including that of web applications with servers. JSON is a language-independent data format. It was derived from JavaScript, but many modern programming languages include code to generate and parse JSON-format data. JSON filenames use the extension .json.

——wikipedia.org

使用Python解释

在Python中，序列化只是将给定的数据结构转换为有效的JSON挂坠(例如，Python的True将转换为JSON的True，字典本身将转换为字符串)，反序列化反之亦然。

Python vs. JSON

您可以在并排比较中轻松发现Python和JSON表示之间的差异。例如，通过检查它们的布尔值。看看下面这两种情况下使用的基本类型:

代码示例

Python内置模块json是执行序列化和反序列化的标准方法:

import json

data = {
    'president': {
        "name": """Mr. Presidente""",
        "male": True,
        'age': 60,
        'wife': None,
        'cars': ('BMW', "Audi")
    }
}

# serialize
json_data = json.dumps(data, indent=2)

print(json_data)
# {
#   "president": {
#     "name": "Mr. Presidente",
#     "male": true,
#     "age": 60,
#     "wife": null,
#     "cars": [
#       "BMW",
#       "Audi"
#     ]
#   }
# }

# deserialize
restored_data = json.loads(json_data) # deserialize

资料来源:realpython.com, geeksforgeeks.org

JSON是一种在字符串中编码对象的格式。序列化意味着将一个对象转换为该字符串，反序列化是它的逆操作(convert string -> object)。

在传输数据或将数据存储在文件中时，要求数据为字节字符串，但复杂对象很少采用这种格式。序列化可以将这些复杂的对象转换为字节字符串以供使用。在字节串传输之后，接收方必须从字节串中恢复原始对象。这就是所谓的反序列化。

比如说，你有一个对象:

{foo: [1, 4, 7, 10], bar: "baz"}

序列化成JSON会把它转换成一个字符串:

'{"foo":[1,4,7,10],"bar":"baz"}'

可以存储或通过电线发送到任何地方。然后，接收方可以反序列化此字符串以获得原始对象。{foo: [1,4,7,10]， bar: "baz"}。