序列化

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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。

Python 提供了 pickle 模块来实现序列化。

首先，我们尝试把一个对象序列化并写入文件：

>>> import pickle
>>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
>>> pickle.dumps(d)
b'\x80\x03}q\x00(X\x03\x00\x00\x00ageq\x01K\x14X\x05\x00\x00\x00scoreq\x02KXX\x04\x00\x00\x00nameq\x03X\x03\x00\x00\x00Bobq\x04u.'

pickle.dumps()方法把任意对象序列化成一个 bytes，然后，就可以把这个bytes 写入文件。或者用另一个方法 pickle.dump() 直接把对象序列化后写入一个 file-like Object：

>>> f = open('dump.txt', 'wb')
>>> pickle.dump(d, f)
>>> f.close()

看看写入的 dump.txt 文件，一堆乱七八糟的内容，这些都是 Python 保存的对象内部信息。

当我们要把对象从磁盘读到内存时，可以先把内容读到一个 bytes，然后用pickle.loads() 方法反序列化出对象，也可以直接用 pickle.load() 方法从一个 file-like Object 中直接反序列化出对象。我们打开另一个 Python 命令行来反序列化刚才保存的对象：

>>> f = open('dump.txt', 'rb')
>>> d = pickle.load(f)
>>> f.close()
>>> d
{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}

变量的内容又回来了！

当然，这个变量和原来的变量是完全不相干的对象，它们只是内容相同而已。

Pickle 的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样，就是它只能用于 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。

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：

JSON 类型	Python 类型
{}	dict
[]	list
“string”	str
1234.56	int 或 float
true/false	True/False
null	None

Python 内置的 json 模块提供了非常完善的 Python 对象到 JSON 格式的转换。我们先看看如何把 Python 对象变成一个 JSON：

>>> import json
>>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
>>> json.dumps(d)
'{"age": 20,"score": 88,"name":"Bob"}'

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)
{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}

由于 JSON 标准规定 JSON 编码是 UTF-8，所以我们总是能正确地在 Python 的 str 与 JSON 的字符串之间转换。

JSON 进阶

Python 的 dict 对象可以直接序列化为 JSON 的 {}，不过，很多时候，我们更喜欢用class 表示对象，比如定义 Student 类，然后序列化：

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))

运行代码，毫不留情地得到一个TypeError：

Traceback (most recent call last):
  ...
TypeError: <__main__.Student object at 0x10603cc50> is not JSON serializable

错误的原因是 Student 对象不是一个可序列化为 JSON 的对象。

如果连 class 的实例对象都无法序列化为 JSON，这肯定不合理！

别急，我们仔细看看 dumps() 方法的参数列表，可以发现，除了第一个必须的 obj 参数外，dumps()方法还提供了一大堆的可选参数：

https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps

这些可选参数就是让我们来定制 JSON 序列化。前面的代码之所以无法把 Student 类实例序列化为 JSON，是因为默认情况下，dumps()方法不知道如何将 Student 实例变为一个 JSON 的 {} 对象。

可选参数 default 就是把任意一个对象变成一个可序列为 JSON 的对象，我们只需要为 Student 专门写一个转换函数，再把函数传进去即可：

def student2dict(std):
    return {'name': std.name,
        'age': std.age,
        'score': std.score
    }

这样，Student实例首先被 student2dict() 函数转换成dict，然后再被顺利序列化为 JSON：

>>> print(json.dumps(s, default=student2dict))
{"age": 20, "name": "Bob", "score": 88}

不过，下次如果遇到一个 Teacher 类的实例，照样无法序列化为 JSON。我们可以偷个懒，把任意 class 的实例变为dict：

print(json.dumps(s, default=lambda obj: obj.__dict__))

因为通常 class 的实例都有一个 __dict__ 属性，它就是一个 dict，用来存储实例变量。也有少数例外，比如定义了__slots__ 的 class。

同样的道理，如果我们要把 JSON 反序列化为一个 Student 对象实例，loads()方法首先转换出一个 dict 对象，然后，我们传入的 object_hook 函数负责把 dict 转换为 Student 实例：

def dict2student(d):
    return Student(d['name'], d['age'], d['score'])

运行结果如下：

>>> json_str = '{"age": 20,"score": 88,"name":"Bob"}'
>>> print(json.loads(json_str, object_hook=dict2student))
<__main__.Student object at 0x10cd3c190>

打印出的是反序列化的 Student 实例对象。

练习

对中文进行 JSON 序列化时，json.dumps()提供了一个 ensure_ascii 参数，观察该参数对结果的影响：

import json

obj = dict(name='小明', age=20)
s = json.dumps(obj, ensure_ascii=True)
print(s)

小结

Python 语言特定的序列化模块是 pickle，但如果要把序列化搞得更通用、更符合 Web 标准，就可以使用json 模块。

json模块的 dumps() 和loads()函数是定义得非常好的接口的典范。当我们使用时，只需要传入一个必须的参数。但是，当默认的序列化或反序列机制不满足我们的要求时，我们又可以传入更多的参数来定制序列化或反序列化的规则，既做到了接口简单易用，又做到了充分的扩展性和灵活性。

参考源码

use_pickle.py

use_json.py