Python 的序列化

说明

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Python 的序列化是将对象转换为字节流的过程，以便可以将其存储在文件中或通过网络传输。反序列化则是将字节流转换回对象的过程。在 Python 中，常见的序列化模块包括 pickle、json 和 marshal。下面详细介绍这些模块及其使用方法。

使用 pickle 模块

pickle 模块用于将 Python 对象序列化为二进制格式。它支持几乎所有 Python 数据类型。

导入模块

import pickle

序列化对象

# 创建一个示例对象
data = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'score': [85, 90, 88]}

# 序列化对象并写入文件
with open('data.pkl', 'wb') as file:
    pickle.dump(data, file)

反序列化对象

# 从文件中读取并反序列化对象
with open('data.pkl', 'rb') as file:
    loaded_data = pickle.load(file)

print(loaded_data)
# 输出: {'name': 'Alice', 'age': 25, 'score': [85, 90, 88]}

序列化为字节流

# 序列化对象为字节流
byte_data = pickle.dumps(data)

# 反序列化字节流为对象
loaded_data = pickle.loads(byte_data)
print(loaded_data)
# 输出: {'name': 'Alice', 'age': 25, 'score': [85, 90, 88]}

使用 json 模块

json 模块用于将 Python 对象序列化为 JSON 格式的字符串。它适用于基本数据类型如字典、列表、字符串、数字等。

导入模块

import json

序列化对象

# 创建一个示例对象
data = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'score': [85, 90, 88]}

# 序列化对象为 JSON 字符串
json_data = json.dumps(data)
print(json_data)
# 输出: '{"name": "Alice", "age": 25, "score": [85, 90, 88]}'

# 写入文件
with open('data.json', 'w') as file:
    json.dump(data, file)

反序列化对象

# 从 JSON 字符串反序列化对象
loaded_data = json.loads(json_data)
print(loaded_data)
# 输出: {'name': 'Alice', 'age': 25, 'score': [85, 90, 88]}

# 从文件中读取并反序列化对象
with open('data.json', 'r') as file:
    loaded_data = json.load(file)

print(loaded_data)
# 输出: {'name': 'Alice', 'age': 25, 'score': [85, 90, 88]}

使用 marshal 模块

marshal 模块用于将 Python 对象序列化为二进制格式，但它主要用于 Python 自身的目的，如编译 .pyc 文件。与 pickle 相比，marshal 更快，但不支持所有 Python 数据类型。

导入模块

import marshal

序列化对象

# 创建一个示例对象
data = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'score': [85, 90, 88]}

# 序列化对象为二进制数据
byte_data = marshal.dumps(data)

# 写入文件
with open('data.marshal', 'wb') as file:
    file.write(byte_data)

反序列化对象

# 从二进制数据反序列化对象
loaded_data = marshal.loads(byte_data)
print(loaded_data)
# 输出: {'name': 'Alice', 'age': 25, 'score': [85, 90, 88]}

# 从文件中读取并反序列化对象
with open('data.marshal', 'rb') as file:
    byte_data = file.read()
    loaded_data = marshal.loads(byte_data)

print(loaded_data)
# 输出: {'name': 'Alice', 'age': 25, 'score': [85, 90, 88]}

比较 pickle、json 和 marshal

pickle:

优点：支持几乎所有 Python 对象。
缺点：序列化后的数据是二进制格式，不可读，且不跨语言。
用途：在 Python 内部持久化对象时使用。

json:

优点：序列化后的数据是文本格式，可读，且跨语言。
缺点：仅支持基本数据类型，不支持复杂的 Python 对象。
用途：与外部系统交换数据时使用，如 Web 服务。

marshal:

优点：速度快，适用于 Python 内部使用。
缺点：不支持所有 Python 数据类型，序列化后的数据不可读且不安全。
用途：主要用于 Python 自身的目的，如编译 .pyc 文件。

根据不同的需求选择合适的序列化方法。例如，如果需要与其他系统交换数据，通常使用 json。如果需要在 Python 内部持久化对象，通常使用 pickle。

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更新时间：2024-06-23 08:12:42 标签：python io 序列化