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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。
这里着重介绍一下json
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。
import json
d = dict(name='Bob', age=20, score=88}
json.dumps(d)
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)
接下来我们提高一些要求,能够用json直接可序列化class
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))
那么要如何可序列化呢?直接代入肯定会出现错误。
def student2dict(std):
return {
'name': std.name,
'age': std.age,
'score': std.score
}
print(json.dumps(s, default=student2dict))这样就OK了