[TOC] # 序列化 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。 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： ~~~ >>> import pickle >>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88) >>> pickle.dumps(d) b'\x80\x03}q\x00(X\x03\x00\x00\x00ageq\x01K\x14X\x05\x00\x00\x00scoreq\x02KXX\x04\x00\x00\x00nameq\x03X\x03\x00\x00\x00Bobq\x04u.' ~~~ 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： ~~~ >>> f = open('dump.txt', 'wb') >>> pickle.dump(d, f) >>> 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： ~~~ >>> f = open('dump.txt', 'rb') >>> d = pickle.load(f) >>> f.close() >>> d {'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'} ~~~ 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** # json 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： ~~~ >>> import json >>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88) >>> json.dumps(d) '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}' ~~~ 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： ~~~ >>> json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}' >>> json.loads(json_str) {'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'} ~~~ 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 ## 对象序列化 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 json class Student(object): def __init__(self, name, age, score): self.name = name self.age = age self.score = score s = 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: <__main__.Student object at 0x10603cc50> 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： ~~~ 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)) {"age": 20, "name": "Bob", "score": 88} ~~~ 不过，下次如果遇到一个Teacher类的实例，照样无法序列化为JSON。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： ~~~ >>> json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}' >>> print(json.loads(json_str, object_hook=dict2student)) <__main__.Student object at 0x10cd3c190> ~~~ 打印出的是反序列化的Student实例对象