python基础之模块之序列化

---什么是序列化（picking）？

　咱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。

　序列化以后，就能够把序列化后的内容写入磁盘，或者经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从新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。

　举例：你们应该都玩过魔兽争霸，应该知道该游戏有一个存档的功能，我每次不想玩得时候就能够存档，而后再玩得时候咱们根本不须要从新开始玩，只须要读档就能够了。咱们如今学习的事面向对象的思想，那么在咱们眼中不论是咱们的游戏角色仍是游戏中的怪物、装备等等均可以当作是 一个个的对象，进行简单的分析。

角色对象（包含等级、性别、经验值、HP、MP等等属性）
武器对象（包含武器的类型、武器的伤害、武器附加的能力值等等属性）
怪物对象（包含等级、经验值、攻击、怪物类型等等）
因而玩游戏过程变的很是有意思了，建立游戏角色就好像是建立了一个角色对象，拿到武器就好像建立了一个武器对象，遇到的怪物、NPC等等都是对象了。
而后再用学 过的知识进行分析，咱们发现对象的数据都是保存在内存中的，应该都知道内存的数据在断电之后是会消失的，可是咱们的游戏通过存档之后，就算你关机了几天， 再进入游戏的时候，读取你的存档发现你在游戏中的一切都还在呢，奇怪了，明明内存中的数据已经没有了啊，这是为何呢？因而再仔细考虑，电脑中有硬盘这个 东西在断电之后保存的数据是不会丢的（要是因为断电致使的硬盘损坏了，没有数据了，哈哈，不在此考虑中）。那么应该很容易的想到这些数据是被保存在硬盘中 了。没错！这就是对象的持久化，也就是咱们今天要讲的对象的序列化。那么反序列化就很好理解了就是将存放在硬盘中的信息再读取出来造成对象。

 

---如何序列化？

　　在python中提供了两个模块可进行序列化。分别是pickle和json。

pickle

　　pickle是python中独有的序列化模块，所谓独有，就是指不能和其余编程语言的序列化进行交互,由于pickle将数据对象转化为bytes

 

>>> import pickle
>>> d=[1,2,3,4]
>>> pickle.dumps(d)
b'\x80\x03]q\x00(K\x01K\x02K\x03K\x04e.'
>>> type(pickle.dumps(d))
<class 'bytes'>     #类型为bytes

 

　　pickle模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load。

　　dumps和dump都是进行序列化，而loads和load则是反序列化。

 

>>> import pickle
>>> d=[1,2,3,4]
>>> pickle.dumps(d)
b'\x80\x03]q\x00(K\x01K\x02K\x03K\x04e.'

dumps

　　dumps将所传入的变量的值序列化为一个bytes，而后，就能够将这个bytes写入磁盘或者进行传输。

　　而dump则更加一步到位，在dump中能够传入两个参数，一个为须要序列化的变量，另外一个为须要写入的文件。

f=open('file_test','wb')
>>> d=[1,2,3,4]
>>> pickle.dump(d,f)
>>> f.close()
>>> f=opem('file_test','rb')
 f=open('file_test','rb')
>>> f.read()
b'\x80\x03]q\x00(K\x01K\x02K\x03K\x04e.'

dump

　　loads当咱们要把对象从磁盘读到内存时，能够先把内容读到一个bytes，而后用loads方法反序列化出对象，也能够直接用load方法直接反序列化一个文件。

>>> d=[1,2,3,4]
>>> r=pickle.dumps(d)
>>> print(r)
b'\x80\x03]q\x00(K\x01K\x02K\x03K\x04e.'
>>> pickle.loads(r)
[1, 2, 3, 4]

loads

>>> d=[1,2,3,4]
>>> f=open('file_test','wb')
>>> pickle.dump(d,f)
>>> f.close()
>>> f=open('file_test','rb')
>>> r=pickle.load(f)
>>> f.close()
>>> print(r)
[1, 2, 3, 4]

load

json

　　若是咱们要在不一样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，好比XML，但更好的方法是序列化为JSON，由于JSON表示出来就是一个字符串，能够被全部语言读取，也能够方便地存储到磁盘或者经过网络传输。JSON不只是标准格式，而且比XML更快，并且能够直接在Web页面中读取，很是方便。

　　若是想要详细了解JSON的话，推荐一篇博文：http://www.cnblogs.com/mcgrady/archive/2013/06/08/3127781.html

　　json中的方法和pickle中差很少，也是dumps，dump，loads，load。使用上也没有什么区别,区别在于，json中的序列化后格式为字符。

>>> import json
>>> d=[1,2,3,4]
>>> json.dumps(d)
'[1, 2, 3, 4]'
>>> type(json.dumps(d))
<class 'str'>           #类型为str

由于python中一切事物皆对象，全部对象都是基于类建立的，因此，‘类’在python中占据了至关大的比重。咱们可否将类的实例进行序列化呢？

>>> class student(object):
...     def __init__(self,name,age,course):
...         self.name=name
...         self.age=age
...         self.course=course
...         
>>> a=student('linghuchong',24,'xixingdafa')
>>> import json
>>> json.dumps(a)
TypeError: <student object at 0x035B8230> is not JSON serializable

 晕，居然不能！如今几乎都是面向对象编程，类这么重要，居然不能序列化，怎么搞？

不要着急，前面的代码之因此没法把student类实例序列化为JSON，是由于默认状况下，dumps方法不知道如何将student实例变为一个JSON的'{}'对象。

咱们须要’告诉‘json模块如何转换。

>>> def st_to_dict(a):
...     return {'name':a.name,'age':a.age,'course':a.course}
...     
>>> print(json.dumps(a,default=st_to_dict))          #default参数就是告知json如何进行序列化
{"course": "xixingdafa", "name": "linghuchong", "age": 24}
    

固然，若是咱们每定义一个类，还得再定义一下这个类的实例转换为字典的函数实在是太麻烦了！！咱们有一个一劳永逸的办法。

print(json.dumps(a, default=lambda obj: obj.__dict__))

其中的__dict__不需咱们在类中定义,由于一般class的实例都有一个__dict__属性，它就是一个字典，用来存储实例变量。

>>> print(a.__dict__)
{'course': 'xixingdafa', 'age': 24, 'name': 'linghuchong'}