IO编程之序列化

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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。

这里着重介绍一下json

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。

import json

d = dict(name='Bob', age=20, score=88}

json.dumps(d)

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)

接下来我们提高一些要求，能够用json直接可序列化class

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))
那么要如何可序列化呢？直接代入肯定会出现错误。

def student2dict(std):
    return {
        'name': std.name,
        'age': std.age,
        'score': std.score
    }
print(json.dumps(s, default=student2dict))这样就OK了