序列化和反序列化

1.什么是序列化和反序列化

内存中的字典、列表、集合以及各种对象，如何保存到一个文件中？ 如果是自己定义的类的实例，如何保存到一个文件中？ 如何从文件中读取数据，并让它们在内存中再次变成自己对应的类的实例？

要设计一套协议，按照某种规则，把内存中数据保存到文件中，文件是一个字节序列，所以必须把数据转换成字节序列，输出到文件，这就是序列化；反之，从文件的字节序列恢复到内存，就是反序列化； 协议：类型，边界，数据原体

定义 serialization 序列化 将内存中的对象存储下来，把它变成一个个字节；—>二进制 deserialization 反序列化 将文件中的一个个字节恢复成内存中的对象；<—二进制

序列化保存到文件就是持久化；可以将数据序列化后持久化，或者网络传输； 也可以将从文件中或者从网络接收到的字节序列反序列化；

2.pickle库

python中的序列化、反序列化模块；

dumps 对象序列化为bytes对象； dump 对象序列化到文件对象，就是存入文件； loads 从bytes对象反序列化； load 对象反序列化，从文件读取数据

基本使用：

import pickle

ret = pickle.dumps(“aa”)
# b’\x80\x03X\x02\x00\x00\x00aaq\x00.’

pickle.loads(ret)
# aa

filename = ‘./test/test.bin’
with open(filename, ‘wb’) as f:
pickle.dump(99, f)
pickle.dump(“aa”, f)
pickle.dump([“a”, “b”, “c”], f)
pickle.dump({“a”: 1, “b”: 2, “c”: 3}, f)

# €Kc.€X aaq .€]q (X
 aq
X
 bqX
 cqe.€}q (X
 aq
K
X
 bqKX
 cqKu.

with open(filename, ‘rb’) as f:
for i in range(4):
x = pickle.load(f)
print(type(x), x)

# <class ‘int’> 99
# <class ‘str’> aa
# <class ‘list’> [‘a’, ‘b’, ‘c’]
# <class ‘dict’> {‘a’: 1, ‘b’: 2, ‘c’: 3}

python程序之间还可以都是pickle解决序列化、反序列化，如果是跨平台、跨语言、跨协议pickle就不合适了，就需要公共的协议，如json，msgpack

3.json库

轻量型的数据交换格式，完全独立于编程语言的文本格式来储存和表示数据 类型： 双引号包围起来的任意字符，数值，无序的键值对组合，有序值的集合

序列化与反序列化的过程分别叫做：encoding 和 decoding encoding： 把Python对象转换成JSON字符串 decoding： 把JSON字符串转换成python对象

用于实现Python数据类型与通用（json）字符串之间的转换 dumps()、dump()、loads()、load()

4.msgpack库

基于二进制高效的对象序列化库，可用于跨语言通信

支持多语言，兼容json，pickle

dumps()、dump()、loads()、load()

5.shelve库

shelve 专门用于将Python数据类型的数据持久化到磁盘，shelve是一个类似dict的对象，操作十分便捷 open()

序列化应用

一般来说，本地序列化的情况，应用较少，大多数场景都应用在网络传输中；将数据序列化后通过网络传输到远程节点，远程服务器上的服务将接收到的数据反序列化后，就可以使用了；但是要注意一点，远程接收端，反序列化时必须有对应的数据类型，否则就会报错；尤其时自定义类，必须远程得有一致的定义；

现在大多数项目，都不是单机的，也不是单服务的；需要通过网络将数据传送到其他节点上去，这就需要大量的序列化、反序列化的过程；但是，python程序之间还可以都是pickle解决序列化、反序列化，如果是跨平台、跨语言、跨协议pickle就不合适了，就需要公共的协议，例如XML、Json、Protocol Buffer等；