一. 什么是序列化

　　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和传输的数据格式. 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化成bytes并写入到⽂文件中. 同样也

可以把⽂件中写好的bytes转换回我们python的数据. 这个过程被称为反序列化

　　

　　2. shelve. 简单另类的一种序列化的方案. 有点儿类似后面我们学到的redis. 可以作为

一种小型的数据库来使用

　　

　　3. json. 将python中常见的字典, 列表转化成字符串. 是⽬前前后端数据交互⽤用频率

最⾼的⼀种数据格式.

 

二. pickle(重点)

　　pickle用起来很简单. 说⽩了. 就是把我们的python对象写入到⽂件中的⼀种解决方案.

但是写入到⽂件的是bytes. 所以这东⻄不是给人看的. 是给机器看的.

import pickleclass Cat:def __init__(self, name, age):self.name = nameself.age = agedef catchMouse(self):print(self.name, "抓老鼠")c = Cat("jerry", 18)bs = pickle.dumps(c) # 序列化一个对象.print(bs) # 一堆二进制. 看不懂cc = pickle.loads(bs) # 把二进制反序列化成我们的对象cc.catchMouse() # 猫依然是猫. 还可以抓老鼠

　　pickle中的dumps可以序列化一个对象. loads可以反序列化⼀个对象. 我们使用dump

还可以直接 把一个对象写入到文件中

# f = open("cat", mode="wb")# pickle.dump(c, f) # 写入到⽂文件中# f.close()f = open("cat", mode="rb")cc = pickle.load(f) # 从文件中读取对象cc.catchMouse()

pickle还⽀持多个对象的写出.

lst = [Cat("jerry", 19), Cat("tommy", 20), Cat("alpha", 21)]f = open("cat", mode="wb")for el in lst:pickle.dump(el, f) # 写入到⽂文件中f.close()f = open("cat", mode="rb")for i in range(len(lst)):cc = pickle.load(f) # 从文件中读取对象cc.catchMouse()

　　但是这样写并不够好. 因为读的时候. 并不能知道有多少对象要读. 这里记住, 不能一行

一行的读. 那真的要写入或者读取多个内容怎么办? 很简单. 装list里. 然后读取和写入都用

list

lst = [Cat("jerry", 19), Cat("tommy", 20), Cat("alpha", 21)]f = open("cat", mode="wb")pickle.dump(lst, f)f = open("cat", mode="rb")ll = pickle.load(f)for el in ll:el.catchMouse()

　　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.

import pickle#class Elephant:    def __init__(self, name, weight, height):        self.name = name        self.weight = weight        self.height = height    def tiaoxi(self):        print(f"{self.name}大象特别喜欢调戏人")# e = Elephant("宝宝", "185T", "175")# e.tiaoxi()## # 序列化# bs = pickle.dumps(e) # 把对象进行序列化# print(bs)## bs = b'\x80\x03c__main__\nElephant\nq\x00)\x81q\x01}q\x02(X\x04\x00\x00\x00nameq\x03X\x06\x00\x00\x00\xe5\xae\x9d\xe5\xae\x9dq\x04X\x06\x00\x00\x00weightq\x05X\x04\x00\x00\x00185Tq\x06X\x06\x00\x00\x00heightq\x07X\x03\x00\x00\x00175q\x08ub.'# # 发序列化# dx = pickle.loads(bs) # 发序列化. 得到的是大象# dx.tiaoxi()# e1 = Elephant("宝宝", "185T", "175")# e2 = Elephant("宝贝", "120T", "120")# f = open("大象", mode="wb")# # 这也是序列化# pickle.dump(e1, f) # 没有s的这个方法是把对象打散写入到文件, 序列化的内容不是给人看的# pickle.dump(e2, f) # 没有s的这个方法是把对象打散写入到文件, 序列化的内容不是给人看的# f = open("大象", mode="rb")# while 1:#     try:#         obj = pickle.load(f)#         obj.tiaoxi()#     except Exception:#         break# e1 = Elephant("宝宝", "185T", "175")# e2 = Elephant("宝贝", "120T", "120")## lst = [e1, e2]## pickle.dump(lst, open("大象", mode="wb"))# 读# lst = pickle.load(open("大象", mode="rb"))# for dx in lst:#     dx.tiaoxi()

 

 

shelve

shelve提供python的持久化操作. 什么叫持久化操作呢? 说白话,就是把数据写到硬盘上.

在操作shelve的时候非常的像操作一个字典. 这个东西到后期. 就像redis差不多.

import shelveshelf = shelve.open("sylar")# shelf["jay"] = "周杰伦"print(shelf['jay'])shelf.close()

感觉到了么. 这个⿁东⻄和字典差不多. 只不过你的字典是⼀个⽂件. 接下来, 我们存储

一些复杂的数据

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

但是,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()

解决方案

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()

writeback=True可以动态的把我们修改的信息写入到文件中. 而且这个鬼东西还可以删

除数据. 就像字典一样. 上一波操作

s = shelve.open("sylar", writeback=True)del s['jay']s.close()s = shelve.open("sylar")print(s['jay']) # 报错了, 没有了s.close()s = shelve.open("sylar", writeback=True)s['jay'] = "周杰伦"s['wlj'] = "王⼒力力宏"s.close()s = shelve.open("sylar")for k in s: # 像字典一样遍历print(k)print(s.keys()) # 拿到所有key的集合for k in s.keys():print(k)for k, v in s.items(): # 像字典一样操作print(k, v)s.close()

　　综上shelve就当成字典来用就行了. 它比redis还简单.......

 

 

 

json(重点)

终于到json了. json是我们前后端交互的枢纽. 相当于编程界的普通话. ⼤家沟通都用

json. 为什么这样呢? 因为json的语法格式可以完美的表⽰出一个对象. 那么是json: json全

称javascript object notation. 翻译过来叫js对象简谱. 

json(重点中的重点)

json你可以认为是python中的字典. 有一点点的不一样

python: 　　True    False   None

json: 　　　　true    false    null

1. dumps() 把对象序列化成json

2. loads() 把json反序列化成对象

3. dump() 把对象序列化写入文件

4. load() 把文件中的内容反序列化成对象

 　　我们的程序是在python里写的. 但是前端是在JS那边来解析json的. 所以. 我们需要把我们程序产生的字典转化成json格式的json串(字符串). 然后网络传输. 那边接收到了之后. 它爱怎么处理是它的事情. 那, 如何把字典转化成我们的json格式的字符串呢?很简单, 上代码.

import jsondic = {
    "a": "⼥王", "b": "萝莉", "c": "小清新"}s = json.dumps(dic) # 把字典转化成json字符串print(s) # {"a": "\u5973\u738b", "b": "\u841d\u8389", "c":"\u5c0f\u6e05\u65b0"}

结果很不友好啊. 那如何处理理中文呢? 在dumps的时候给出另一个参数

ensure_ascii=False就可以了

import jsondic = {
    "a": "女王", "b": "萝莉", "c": "小清新"}s = json.dumps(dic, ensure_ascii=False) # 把字典转化成json字符串print(s) # {"a": "女王", "b": "萝莉", "c": "小清新"}

搞定了. 接下来. 前端给你传递信息了. 你要把前端传递过来的json字符串转化成字典.

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

搞定. 是不是很简单. 以上两个代码要求. 记住, 理解, 背会

json也可以像pickle一样把序列化的结果写入到文件中.

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

同样也可以从⽂件中读取⼀一个json

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

 

注意. 我们可以向同一个⽂件中写入多个json串. 但是 读 不行.

import jsonlst = [{
    "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()

　　这在读取的时候是无法正常读取的. 那如何解决呢? 两套⽅案. 方案一. 把所有的内容准备好统一

进行写入和读取. 但这样处理, 如果数据量小还好. 数据量大的话, 就不够友好了. 方案二. 不用

dump. 改用dumps和loads. 对每一行分别进行处理.

import jsonlst = [{
    "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) + "\n"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()