python序列化数据

在python中序列化数据可以使用两种不同模块，一种是json格式，另一种是pickle模块！

序列化的概念：

序列化：将对象的状态信息转换为可以存储或可以通过网络传输的过程，传输的格式可以是JSON，XML等。

反序列化就是从存储区域（JSON，XML）读取反序列化对象的状态，重新创建该对象。

JSON模块

json是一种在各个通用的格式，因此可以跨语言之间的去传递数据。

json：一种轻量级数据交互格式，相对于XML而言更简单，也易于阅读和编写，机器也方便解析和生成，json是javascript的一个子集。

python的json模块序列化与反序列化的过程分别是encoding和decoding。

• encoding：把一个python对象编码转换成Json字符串，对应的方法是load和loads。
• decoding：把json格式字符串编码转换成python对象，对应的方法是dump和dumps。

json模块提供了四个方法：dump , load, dumps, loads

json的dumps方法与loads方法：dumps把python对象格式化为json字符串保存在变量中，loads方法把json字符串反序列化为python对象。

# dumps功能
# 将数据通过特殊的形式转换为所有程序语言都认识的字符串
In [2]: data = ["a","bb","ccc"]

In [3]: j_data = json.dumps(data)

In [4]: j_data
Out[4]: '["a", "bb", "ccc"]'

In [5]: type(j_data)
Out[5]: str

# loads功能
# 将json编码的字符串再转换为python的数据结构
In [6]: meg = json.loads(j_data)

In [7]: meg
Out[7]: [u'a', u'bb', u'ccc']

In [8]: type(meg)
Out[8]: list

dump与load的功能与上面的一样，只不过是把数据保存在文件中。

 # dump功能
 # 将数据通过特殊的形式转换为所有程序语言都认识的字符串，并写入文件
 In [11]: with open("/tmp/tmp.json","wr") as fd:
   ....:     json.dump(data,fd)
   ....:
[root@db2 tmp]# cat tmp.json
["a", "bb", "ccc"]
[root@db2 tmp]#

# load功能
# 从数据文件中读取数据,并将json编码的字符串转换为python的数据结构
In [1]: import json

In [2]: fd = open("/tmp/tmp.json","r")

In [3]: data = json.load(fd)

In [4]: data
Out[4]: [u'a', u'b', u'c']  #注意编码格式

对于字典，json会假设key是字符串（字典中的任何非字符串key都会在编码时转换为字符串），要符合JSON规范，应该只对python列表和字典进行编码。此外，在WEB应用中，把最顶层对象定义为字典是一种标准做法。
json编码的格式几乎和python语法一致，略有不同的是：True会被映射为true,False会被映射为false,None会被映射为null，元组()会被映射为列表[]，因为其他语言没有元组的概念，只有数组，也就是列表。

一些参数使用(摘录)：

• ensure_ascii 默认为True，保证转换后的json字符串中全部是ascii字符，非ascii字符都会被转义。如果数据中存在中文或其他非ascii字符，最好将ensure_ascii设置为False，保证输出结果正常。
• indent 缩进，默认为None，没有缩进，设置为正整数时，输出的格式将按照indent指定的半角空格数缩进，相当实用。
• separators 设置分隔符，默认的分隔符是(',', ': ')，如果需要自定义json中的分隔符，例如调整冒号前后的空格数，可以按照(item_separator, key_separator)的形式设置。
• sort_keys 默认为False，设为True时，输出结果将按照字典中的key排序。

data
Out[23]: {'a': True, 'b': False, 'c': None, 'd': (1, 2), 1: 'abc', 'cn': ['中国-北京']}

jdata1 = json.dumps(data)  #使用默认参数

print(jdata1)
{"a": true, "b": false, "c": null, "d": [1, 2], "": "abc", "cn": ["\u4e2d\u56fd-\u5317\u4eac"]}

jdata2 = json.dumps(data,ensure_ascii=False, indent=4) #修改参数

print(jdata2)
{
    "a": true,
    "b": false,
    "c": null,
    "d": [
        1,
        2
    ],
    "": "abc",
    "cn": [
        "中国-北京"
    ]
}

pickle模块的使用

json模块是各种编程语言通用的数据格式，pickle是python自带的序列化格式。

在python2中有pickle和cpickle两个模块，在python3中只有pickle一个模块。

pickle对应的也有四个方法和dump和load, dumps和loads。

In [1]: l1 = [1,2,3]

In [2]: l2 = ["a","c","d"]

In [3]: l3 = {1:"a", 2:"c", 3:"d"}

In [5]: fd = open("pickle.kpi", "a")  

In [6]: import pickle  #按顺序把三个列表序列化到文件中

In [8]: pickle.dump(l1,fd)

In [9]: pickle.dump(l2,fd)

In [10]: pickle.dump(l3,fd)

In [11]: fd.close()

In [12]: fd = open("pickle.kpi", "r") 

In [13]: s1 = pickle.load(fd)  #注意反序列化时，读出列表的顺序，遵循先进先出的原则

In [14]: s1
Out[14]: [1, 2, 3]

In [16]: s2 = pickle.load(fd)

In [17]: s2
Out[17]: ['a', 'c', 'd']

In [19]: s3 = pickle.load(fd)

In [20]: s3
Out[20]: {1: 'a', 2: 'c', 3: 'd'}