从零开始的Python学习Episode 17——序列化

Posted 2021-02-07 微笑小狗

序列化

我们把对象(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。

 

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。

JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象，JSON和Python内置的数据类型对应如下：

# ----------------------------序列化
import json

dic = {\'name\': \'pp\', \'age\': 20, \'sex\': \'male\'}
print(type(dic))  # <class \'dict\'>

j = json.dumps(dic)
print(type(j))  # <class \'str\'>

f = open(\'序列化对象\', \'w\')
f.write(j)  # -------------------等价于json.dump(dic,f)
f.close()
# -----------------------------反序列化
import json

f = open(\'序列化对象\')
data = json.loads(f.read())  # 等价于data=json.load(f)
print(data) # {\'name\': \'pp\', \'age\': 20, \'sex\': \'male\'}

 

pickle

##----------------------------序列化
import pickle

dic = {\'name\': \'pp\', \'age\': 20, \'sex\': \'male\'}

print(type(dic))  # <class \'dict\'>

j = pickle.dumps(dic)
print(type(j))  # <class \'bytes\'>

f = open(\'序列化对象_pickle\', \'wb\')  # 注意是w是写入str,wb是写入bytes,j是\'bytes\'
f.write(j)  # -------------------等价于pickle.dump(dic,f)

f.close()
# -------------------------反序列化
import pickle

f = open(\'序列化对象_pickle\', \'rb\')

data = pickle.loads(f.read())  # 等价于data=pickle.load(f)

print(data[\'age\'])

Pickle只能用于Python，并且可能不同版本的Python彼此都不兼容，因此，只能用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也没关系。

 

shelve

 shelve模块比pickle模块简单，只有一个open函数，返回类似字典的对象，可读可写;key必须为字符串，而值可以是python所支持的数据类型

import shelve

f = shelve.open(r\'shelve.txt\')

f[\'stu1_info\']={\'name\':\'pp\',\'age\':\'18\'}
f[\'stu2_info\']={\'name\':\'pp2\',\'age\':\'20\'}

print(f.get(\'stu1_info\')[\'name\'])
f.close()

 

xml

xml是实现不同语言或程序之间进行数据交换的协议，跟json差不多，但json使用起来更简单，不过，在json还没诞生的时候，只能用xml，至今很多传统公司如金融行业的很多系统的接口还主要是xml。

xml的格式如下，就是通过<>节点来区别数据结构的：

<?xml version="1.0"?>
<data>
    <country name="Liechtenstein">
        <rank updated="yes">2</rank>
        <year>2008</year>
        <gdppc>141100</gdppc>
        <neighbor name="Austria" direction="E"/>
        <neighbor name="Switzerland" direction="W"/>
    </country>
    <country name="Singapore">
        <rank updated="yes">5</rank>
        <year>2011</year>
        <gdppc>59900</gdppc>
        <neighbor name="Malaysia" direction="N"/>
    </country>
    <country name="Panama">
        <rank updated="yes">69</rank>
        <year>2011</year>
        <gdppc>13600</gdppc>
        <neighbor name="Costa Rica" direction="W"/>
        <neighbor name="Colombia" direction="E"/>
    </country>
</data>

xml协议在各个语言里的都 是支持的，在python中可以用以下模块操作xml：

import xml.etree.ElementTree as ET
 
tree = ET.parse("xmltest.xml")
root = tree.getroot()
print(root.tag)
 
#遍历xml文档
for child in root:
    print(child.tag, child.attrib)
    for i in child:
        print(i.tag,i.text)
 
#只遍历year 节点
for node in root.iter(\'year\'):
    print(node.tag,node.text)
#---------------------------------------

import xml.etree.ElementTree as ET
 
tree = ET.parse("xmltest.xml")
root = tree.getroot()
 
#修改
for node in root.iter(\'year\'):
    new_year = int(node.text) + 1
    node.text = str(new_year)
    node.set("updated","yes")
 
tree.write("xmltest.xml")
 
 
#删除node
for country in root.findall(\'country\'):
   rank = int(country.find(\'rank\').text)
   if rank > 50:
     root.remove(country)
 
tree.write(\'output.xml\')

自己创建xml文档：

import xml.etree.ElementTree as ET
 
 
new_xml = ET.Element("namelist")
name = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"yes"})
age = ET.SubElement(name,"age",attrib={"checked":"no"})
sex = ET.SubElement(name,"sex")
sex.text = \'33\'
name2 = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"no"})
age = ET.SubElement(name2,"age")
age.text = \'19\'
 
et = ET.ElementTree(new_xml) #生成文档对象
et.write("test.xml", encoding="utf-8",xml_declaration=True)
 
ET.dump(new_xml) #打印生成的格式