自学教程：Python序列化与反序列化相关知识总结

Python序列化与反序列

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。

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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：

In [1]: import pickleIn [2]: d = dict(name='Bob', age=20, score=88)In [3]: pickle.dumps(d)Out[3]: b'/x80/x04/x95$/x00/x00/x00/x00/x00/x00/x00}/x94(/x8c/x04name/x94/x8c/x03Bob/x94/x8c/x03age/x94K/x14/x8c/x05score/x94KXu.'

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：

In [5]: f = open('dump.txt', 'wb')In [6]: d = dict(name='Bob', age=20, score=88)In [7]: pickle.dump(d, f)In [8]: 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：

In [23]: f = open('dump.txt', 'rb')In [24]: d = pickle.load(f)In [25]: f.close()In [26]: dOut[26]: {'name': 'Bob', 'age': 20, 'score': 88}

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。
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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：

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：

In [27]: import jsonIn [28]: d = dict(name='Bob', age=20, score=88)In [29]: json.dumps(d)Out[29]: '{"name": "Bob", "age": 20, "score": 88}'In [30]: type(json.dumps(d))Out[30]: str

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：

In [31]: json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'In [32]: json.loads(json_str)Out[32]: {'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}In [33]: type(json.loads(json_str))Out[33]: dict

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 jsonclass Student(object):    def __init__(self, name, age, score):        self.name = name        self.age = age        self.score = scores = 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: Object of type Student 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：

In [40]: s.nameOut[40]: 'Bob'In [41]: s.ageOut[41]: 20In [42]: s.scoreOut[42]: 88

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))

不过，下次如果遇到一个 Teacher 类的实例，照样无法序列化为 JSON。再写一个函数 也可以，但是我们可以偷个懒，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：

In [48]: json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'In [49]: def dict2student(d):    ...:     return Student(d['name'], d['age'], d['score'])    ...:In [50]: print(json.loads(json_str, object_hook=dict2student))<__main__.Student object at 0x1065c6f70>

打印出的是反序列化的 Student 实例对象。

练习

对中文进行 JSON 序列化时，json.dumps() 提供了一个 ensure_ascii 参数，观察该参数对结果的影响：

import jsonobj = dict(name='小明', age=20)s = json.dumps(obj, ensure_ascii=True)print(s)

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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