从零开始的Python学习Episode 17——序列化
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了从零开始的Python学习Episode 17——序列化，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含4006字，纯文字阅读大概需要6分钟。
内容图文
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
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的从零开始的Python学习Episode 17——序列化全部内容，希望文章能够帮你解决从零开始的Python学习Episode 17——序列化所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
内容备注
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 gblab@vip.qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
内容手机端
扫描二维码推送至手机访问。