python操作文件——序列化pickling和JSON

当我们在内存中定义一个dict的时候，我们是可以随时修改变量的内容的：

>>> d=dict(name='wc',age=28)
>>> d
{'name': 'wc', 'age': 28}

我们可以随时修改name和age的值。但是当我们重新运行程序的时候，name、age的初始化值还是wc和28，实际情况下我们需要保存该dict的最后的值。

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。python中称之为pickling，Java中叫serialization，都是一个意思。序列化之后我们就可以把内容写入到磁盘或者通过网络传输出去。反之，把变量从序列化的对象重新读取到内存中称之为反序列化，洋名叫unpickling。

python中实现序列化的模块叫pickle。pickle.dumps()方法可以把任意的对象序列化成一个Bytes，然后就可以把这个bytes写入文件。pickle.dump()方法可以直接把对象序列化写入一个file-like的对象中。相反的，pickle.loads()方法可以把文件中的内容读入到一个bytes，然后把这个bytes对象转换为目标类型对象，也可以使用pickle.load()方法直接从一个file-like对象中直接反序列化出对象：

>>> f = open('E:\\python3.6.3\\workspace\\dump.txt','wb')
>>> pickle.dump(d,f)
>>> f.close()
>>> f=open('E:\\python3.6.3\\workspace\\dump.txt','rb')
>>> c = pickle.load(f)
>>> c
{'name': 'wc', 'age': 28}

JSON

实际开发中我们或多或少都会碰到跨语言传输数据的问题，这就要求我们要把对象序列化为标准格式，比如JSON和XML。JSON的表现形式就是一个字符串，可以被所有的语言读取。可以方便的存储到磁盘或者通过网络传输。JSON表示的对象是标准的JavaScript的对象，其和python内置的数据类型的对应关系如下：

JSON类型	Python类型
{}	dict
[]	list
""	str
123.4	int 或 float
true/false	True/False
null	None

python内置了json模块可以方便的在python对象和json对象之间转换：

>>> import json
>>> d=dict(name='wc',age=28)
>>> json.dumps(d)
'{"name": "wc", "age": 28}'
>>> c = json.dumps(d)
>>> d=json .loads(c)
>>> d
{'name': 'wc', 'age': 28}

python内置的数据类型可以直接转换为json类型，但是class对象并不刻意直接转为json，这是因为class对象默认的并不具有可序列化的属性。

2种方法，第一种是通过dumps()方法的default参数，把任意一个对象转换为一个可序列化的对象。下面的例子中，先定义一个Student的class，然后定义一个student2dict()函数，该函数的作用就是把Student的属性转换为dict，最后再序列化为json：

>>> import json
>>> class Student(object):
...     def __init__(self,name,age):
...             self.name = name
...             self.age = age
...
>>> def student2dict(s):
...     return {'name':s.name,'age':s.age}
...
>>> s=Student('wc',28)
>>> print(json.dumps(s,default=student2dict))
{"name": "wc", "age": 28}

第二种方法，借用class对象的__dict__属性：

>>> class Teacher(object):
...     def __init__(self,name,age):
...             self.name = name
...             self.age = age
...
>>> t = Teacher('ly',90)
>>> print(json.dumps(t,default=lambda obj:obj.__dict__))
{"name": "ly", "age": 90}