通過(guò)將對(duì)象序列化可以將其存儲(chǔ)在變量或者文件中，可以保存當(dāng)時(shí)對(duì)象的狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)其生命周期的延長(zhǎng)。并且需要時(shí)可以再次將這個(gè)對(duì)象讀取出來(lái)。Python中有幾個(gè)常用模塊可實(shí)現(xiàn)這一功能。

pickle模塊存儲(chǔ)在變量中

dumps(obj)返回存入的字節(jié)

dic?=?{'age':?23,?'job':?'student'}
byte_data?=?pickle.dumps(dic)
#?out?->?b'x80x03}qx00(Xx03x00x00...'
print(byte_data)

讀取數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)以字節(jié)保存在了byte_data變量中，需要再次使用的時(shí)候使用loads函數(shù)就行了。

obj?=?pickle.loads(byte_data)
print(obj)

存儲(chǔ)在文件中

也可以存在文件中，使得對(duì)象持久化。使用的是dump和load函數(shù)，注意和上面的區(qū)別，少了s。由于pickle寫入的是二進(jìn)制數(shù)據(jù)，所以打開方式需要以wb和rb的模式。

#?序列化
with?open('abc.pkl',?'wb')?as?f:
????dic?=?{'age':?23,?'job':?'student'}
????pickle.dump(dic,?f)
#?反序列化
with?open('abc.pkl',?'rb')?as?f:
????aa?=?pickle.load(f)
????print(aa)
????print(type(aa))??#

序列化用戶自定義對(duì)象

假如我寫了個(gè)類叫做Person

class?Person:
????def?__init__(self,?name,?age,?job):
????????self.name?=?name
????????self.age?=?age
????????self.job?=?job

????def?work(self):
????????print(self.name,?'is?working...')

pickle當(dāng)然也能寫入，不僅可以寫入類本身，也能寫入它的一個(gè)實(shí)例。

#?將實(shí)例存儲(chǔ)在變量中，當(dāng)然也能存在文件中
a_person?=?Person('abc',?22,?'waiter')
person_abc?=?pickle.dumps(a_person)
p?=?pickle.loads(person_abc)
p.work()
#?將類本身存儲(chǔ)在變量中，loads的時(shí)候返回類本身，而非它的一個(gè)實(shí)例
class_Person?=?pickle.dumps(Person)
Person?=?pickle.loads(class_Person)
p?=?Person('Bob',?23,?'Student')
p.work()

#?下面這個(gè)例子演示的就是將類存儲(chǔ)在文件中
#?序列化
with?open('person.pkl',?'wb')?as?f:
????pickle.dump(Person,?f)
#?反序列化
with?open('person.pkl',?'rb')?as?f:
????Person?=?pickle.load(f)
????aa?=?Person('gg',?23,?'6')
????aa.work()

json模塊

pickle可以很方便地序列化所有對(duì)象。不過(guò)json作為更為標(biāo)準(zhǔn)的格式，具有更好的可讀性（pickle是二進(jìn)制數(shù)據(jù)）和跨平臺(tái)性。是個(gè)不錯(cuò)的選擇。

json使用的四個(gè)函數(shù)名和pickle一致。

序列化為字符串

dic?=?{'age':?23,?'job':?'student'}
dic_str?=?json.dumps(dic)
print(type(dic_str),?dic_str)
#?out:{"age":?23,?"job":?"student"}

dic_obj?=?json.loads(dic_str)
print(type(dic_obj),?dic_obj)
#?out:{'age':?23,?'job':?'student'}

可以看到，dumps函數(shù)將對(duì)象轉(zhuǎn)換成了字符串。loads函數(shù)又將其恢復(fù)成字典。

存儲(chǔ)為json文件

也可以存儲(chǔ)在json文件中

dic?=?{'age':?23,?'job':?'student'}
with?open('abc.json',?'w',?encoding='utf-8')?as?f:
????json.dump(dic,?f)

with?open('abc.json',?encoding='utf-8')?as?f:
????obj?=?json.load(f)
????print(obj)

存儲(chǔ)自定義對(duì)象

還是上面的Person對(duì)象。如果直接序列化會(huì)報(bào)錯(cuò)

aa?=?Person('Bob',?23,?'Student')
with?open('abc.json',?'w',?encoding='utf-8')?as?f:
????json.dump(aa,?f)?#?報(bào)錯(cuò)

Object of type 'Person' is not JSON serializable此時(shí)dump函數(shù)里傳一個(gè)參default就可以了，這個(gè)參數(shù)接受一個(gè)函數(shù)，這個(gè)函數(shù)可以將對(duì)象轉(zhuǎn)換為字典。

寫一個(gè)就是了

def?person2dict(person):
????return?{'name':?person.name,
????????????'age':?person.age,
????????????'job':?person.job}

這樣返回的就是一個(gè)字典了，對(duì)象實(shí)例有個(gè)方法可以簡(jiǎn)化這一過(guò)程。直接調(diào)用實(shí)例的__dict__。例如

print(aa.__dict)?#?{'name':?'Bob',?'age':?23,?'job':?'Student'}

很方便。

同時(shí)在讀取的時(shí)候load出來(lái)的是一個(gè)字典，再轉(zhuǎn)回對(duì)象就可，同樣需要一個(gè)object_hook參數(shù)，該參數(shù)接收一個(gè)函數(shù)，用于將字典轉(zhuǎn)為對(duì)象。

def?dict2person(dic):
????return?Person(dic['name'],?dic['age'],?dic['job'])

于是完整的程序應(yīng)該寫成下面這樣

with?open('abc.json',?'w',?encoding='utf-8')?as?f:
????json.dump(aa,?f,?default=person2dict)

with?open('abc.json',?encoding='utf-8')?as?f:
????obj?=?json.load(f,?object_hook=dict2person)
????print(obj.name,?obj.age,?obj.job)
????obj.work()

由于可以使用__dict__代替person2dict函數(shù)，再使用lambda函數(shù)簡(jiǎn)化。

with?open('abc.json',?'w',?encoding='utf-8')?as?f:
???json.dump(aa,?f,?default=lambda?obj:?obj.__dict__)

以上是存儲(chǔ)到文件，存儲(chǔ)到變量也是類似操作。

不過(guò)就我現(xiàn)在所學(xué)，不知道如何像pickle一樣方便的將我們自定義的類本身使用json序列化，或許要用到其他擴(kuò)展函數(shù)。以后用到了再說(shuō)。

shelve模塊

還有一個(gè)模塊，不太常用，通常使用一個(gè)open就好。shelve以鍵值對(duì)的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

with?shelve.open('aa')?as?f:
????f['person']?=?{'age':?23,?'job':?'student'}
????f['person']['age']?=?44??#?這里試圖改變?cè)瓉?lái)的年齡23
????f['numbers']?=?[i?for?i?in?range(10)]

with?shelve.open('aa')?as?f:
????person?=?f['person']
????print(person)?#?{'age':?23,?'job':?'student'}
????nums?=?f['numbers']
????print(nums)?#?[0,?1,?2,?3,?4,?5,?6,?7,?8,?9]

文件不要有后綴名，在windows下會(huì)生成aa.bak, aa.dat, aa.dir三個(gè)文件（有點(diǎn)多）。其中bak和dir文件是可以查看的（貌似兩個(gè)文件內(nèi)容一樣）在下面這個(gè)例子中生成這樣的數(shù)據(jù)。

'person',?(0,?44)
'numbers',?(512,?28)

允許寫回--writeback

有個(gè)細(xì)節(jié)，我們讀取鍵person時(shí)候，發(fā)現(xiàn)age還是23歲，f['person']['age'] = 44后并沒有變成44。下面的寫法

with?shelve.open('aa',?writeback=True)?as?f:
????dic?=?{'age':?23,?'job':?'student'}
????f['person']?=?dic
????dic['age']?=?44
????f['person']?=?dic

相當(dāng)于賦值了兩次，這種方法是可以改變值的。

默認(rèn)情況下直接使用f['person']改變其中的值之后，不會(huì)更新已存儲(chǔ)的值，也就是沒有把更新寫回到文件，即使是文件被close后。如果有此需要，在open函數(shù)中添加一個(gè)參數(shù)writeback=True。再次運(yùn)行下看看年齡就被改變了。

寫入自定義對(duì)象

依然使用上面的Person對(duì)象

with?shelve.open('aa')?as?f:
????f['class']?=?Person
????
#?寫入類本身
with?shelve.open('aa')?as?f:
????Person?=?f['class']
????a?=?Person('Bob',?23,?'Student')
????a.work()

上面的例子說(shuō)明shelve也可以序列化類本身。當(dāng)然序列化實(shí)例肯定可以。

with?shelve.open('aa')?as?f:
????a?=?Person('God',?100,?'watch')
????f['class']?=?a

with?shelve.open('aa')?as?f:
????god?=?f['class']
????god.work()

注意，由于我們使用with open打開，故不用寫close語(yǔ)句，此模塊是有close函數(shù)的，如果不是with方法打開的一定要記得主動(dòng)close。