什么叫序列化——将原本的字典、列表等内容转换成一个字符串的过程就叫做序列化。
序列化的目的
1、以某种存储形式使自定义对象持久化
2、将对象从一个地方传递到另一个地方
3、使程序更具维护性
- json，用于字符串 和 python数据类型间进行转换
- pickle，用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换
json
Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load
dumps 和 loads
import jsondic = { 'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}str_dic = json.dumps(dic) #序列化：将一个字典转换成一个字符串print(type(str_dic),str_dic) # {"k3": "v3", "k1": "v1", "k2": "v2"}#注意，json转换完的字符串类型的字典中的字符串是由""表示的dic2 = json.loads(str_dic) #反序列化：将一个字符串格式的字典转换成一个字典#注意，要用json的loads功能处理的字符串类型的字典中的字符串必须由""表示print(type(dic2),dic2) # {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}list_dic = [1,['a','b','c'],3,{ 'k1':'v1','k2':'v2'}]str_dic = json.dumps(list_dic) #也可以处理嵌套的数据类型 print(type(str_dic),str_dic) # [1, ["a", "b", "c"], 3, {"k1": "v1", "k2": "v2"}]list_dic2 = json.loads(str_dic)print(type(list_dic2),list_dic2) # [1, ['a', 'b', 'c'], 3, {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}] dump 和 load
import jsonf = open('json_file','w')dic = { 'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}json.dump(dic,f) #dump方法接收一个文件句柄，直接将字典转换成json字符串写入文件f.close()f = open('json_file')dic2 = json.load(f) #load方法接收一个文件句柄，直接将文件中的json字符串转换成数据结构返回f.close()print(type(dic2),dic2) ensure_ascii关键字参数
import jsonf = open('file','w')json.dump({ '国籍':'中国'},f)ret = json.dumps({ '国籍':'中国'})f.write(ret+'\n')json.dump({ '国籍':'美国'},f,ensure_ascii=False)ret = json.dumps({ '国籍':'美国'},ensure_ascii=False)f.write(ret+'\n')f.close() json格式化输出：
import jsondata = { 'username':['李华','二愣子'],'sex':'male','age':16}json_dic2 = json.dumps(data,sort_keys=True,indent=2,separators=(',',':'),ensure_ascii=False)print(json_dic2) pickle
可以把python中任意的数据类型序列化
import pickledic = { 'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}str_dic = pickle.dumps(dic)print(str_dic) #一串bytes类型 二进制dic2 = pickle.loads(str_dic)print(dic2) #字典import timestruct_time = time.localtime(1000000000)print(struct_time)f = open('pickle_file','wb')pickle.dump(struct_time,f)f.close()f = open('pickle_file','rb')struct_time2 = pickle.load(f)print(struct_time2.tm_year) 如果我们将一个字典或者序列化成了一个json存在文件里，那么java代码或者js代码也可以拿来用。
但是如果我们用pickle进行序列化，其他语言就不能读懂这是什么了～所以，如果你序列化的内容是列表或者字典，我们非常推荐你使用json模块但如果出于某种原因你不得不序列化其他的数据类型，而未来你还会用python对这个数据进行反序列化的话，那么就可以使用pickleshelve
shelve也是python提供给我们的序列化工具，比pickle用起来更简单一些。
shelve只提供给我们一个open方法，是用key来访问的，使用起来和字典类似。import shelvef = shelve.open('shelve_file')f['key'] = { 'int':10, 'float':9.5, 'string':'Sample data'} #直接对文件句柄操作，就可以存入数据f.close()import shelvef1 = shelve.open('shelve_file')existing = f1['key'] #取出数据的时候也只需要直接用key获取即可，但是如果key不存在会报错f1.close()print(existing) 这个模块有个限制，它不支持多个应用同一时间往同一个DB进行写操作。
所以当我们知道我们的应用如果只进行读操作，我们可以让shelve通过只读方式打开DB
import shelvef = shelve.open('shelve_file', flag='r')existing = f['key']f.close()print(existing) 由于shelve在默认情况下是不会记录待持久化对象的任何修改的，所以我们在shelve.open()时候需要修改默认参数，否则对象的修改不会保存。
import shelvef1 = shelve.open('shelve_file')print(f1['key'])f1['key']['new_value'] = 'this was not here before'f1.close()f2 = shelve.open('shelve_file', writeback=True)print(f2['key'])f2['key']['new_value'] = 'this was not here before'f2.close() writeback方式有优点也有缺点。优点是减少了我们出错的概率，并且让对象的持久化对用户更加的透明了；但这种方式并不是所有的情况下都需要，首先，使用writeback以后，shelf在open()的时候会增加额外的内存消耗，并且当DB在close()的时候会将缓存中的每一个对象都写入到DB，这也会带来额外的等待时间。因为shelve没有办法知道缓存中哪些对象修改了，哪些对象没有修改，因此所有的对象都会被写入。