Python 序列化

一、序列化介绍

    在程序的运行过程中，我们定义的变量都是存放在内存中的，如 name = "Tom" ，我们也可以随时修改变量，如 name = "John"，

但是一旦程序运行结束，变量所占用的内存就被系统回收，也就是变量被销毁了，下次重新运行程序时，变量又被初始化为 name = "Tom"

因此，有没有什么办法能把修改后的变量保存下来呢？或者说把存放在内存中的变量存放到磁盘中，实现永久保存，这就需要用到序列化

什么是序列化：把内存中的对象（变量也是一个对象）持久保存到磁盘中的过程就是序列化，一般我们以文件的形式保存到磁盘中

什么是反序列化：将文件中的数据重新解析为一个Python对象，然后保存到内存中的过程，就是反序列化

序列化应用在哪里呢？比如我们在玩仙剑奇侠传这个单机游戏时，游戏是需要运行在内存中的，然后我们进行存档，存档的过程就是序列化，

会把在内存中的游戏数据保存成一个磁盘文件，下次我们读取存档的时候，就会读取这个文件，把磁盘文件反序列化到内存中，继续游戏进度。

实现序列化的模块：

模块名	描述	提供的API
pickle	用于实现将 Python 对象转换成特定的二进制，然后持久化保存到磁盘文件中	dump() 、load() dumps() 、loads()
json	用于实现将 Python 对象转换成 json 字符串，然后持久化保存到磁盘文件中	dump() 、load() dumps() 、loads()
shelve	用于实现将 Python 对象转换成类似字典的对象，然后持久化保存到磁盘文件中	open()

二、pickle 模块

pickle.dump(obj，file) ：用于将一个对象序列化到磁盘文件中
pickle.load(file) ：用于将磁盘文件中的数据反序列化到内存中，结果返回一个对象，需要用一个变量来接收

pickle.dumps(obj) ：用于将一个对象序列化成一个字符串，并不保存到磁盘文件中，结果返回一个字符串对象，需要用变量来接收
pickle.loads() ：用于将字符串反序列化成 python 对象

In [1]: import pickle

In [2]: data = {'name': 'Tom', 'age': 22}     # 先定义一个对象
 
In [3]: with open('1.pickle', 'wb') as fd:    # 序列化，因为是转换成二进制数据，所以要以'wb'方式写入文件
   ...:     pickle.dump(data, fd)
   ...:     

In [4]: with open('1.pickle', 'rb') as fd:    # 反序列化，同理要以'rb'方式读取文件
   ...:     data2 = pickle.load(fd)
   ...:     

In [5]: data2
Out[5]: {'age': 22, 'name': 'Tom'}

In [1]: import pickle

In [2]: data = {'name': 'Tom', 'age': 22}

In [3]: data2 = pickle.dumps(data)    # 序列化

In [4]: type(data2)                   # 结果是一个字符串
Out[4]: str

In [5]: pickle.loads(data2)           # 反序列化
Out[5]: {'age': 22, 'name': 'Tom'}

三、json 模块

pickle模块是用 python 写的，只适用于 python 语言，而 json 模块是跨语言的，可以使用 json 与其他语言进行数据交互

json.dump(obj，file) ：用于将一个对象序列化到磁盘文件中
json.load(file) ：用于将磁盘文件中的数据反序列化到内存中，结果返回一个对象，需要用一个变量来接收

json.dumps(obj) ：用于将一个对象序列化成一个字符串，并不保存到磁盘文件中，结果返回一个字符串对象，需要用变量来接收
json.loads() ：用于将字符串反序列化成 python 对象

In [1]: import json

In [2]: data = {'name': 'Tom', 'age': 22}

In [3]: with open('1.json', 'w') as fd:    # 序列化
   ...:     json.dump(data, fd)
   ...:     

In [4]: with open('1.json', 'r') as fd:    # 反序列化
   ...:     data2 = json.load(fd)
   ...:     

In [5]: data2
Out[5]: {u'age': 22, u'name': u'Tom'}

In [1]: import json

In [2]: data = {'name': 'Tom', 'age': 22}

In [3]: data2 = json.dumps(data)    # 序列化

In [4]: type(data2)
Out[4]: str

In [5]: json.loads(data2)   # 反序列化
Out[5]: {u'age': 22, u'name': u'Tom'}