三十、深入Python中的Pickle和Json模組

• 2020 年 11 月 27 日
• AI
• Python

@Author： Runsen

聽過Python序列化pickle和Json標準庫嗎？

pickle

pickle模組是以二進位的形式序列化後保存到文件中（保存文件的後綴為”.pkl“），不能直接打開進行預覽。而python的另一個序列化標準模組 json，可以直接打開查看（例如在notepad++中查看）。

pickle模組實現了基本的數據序列化和反序列化。

所謂的序列化 (Serialization)是將對象的狀態資訊轉換為可以存儲或傳輸的形式的過程，比如數據轉成文本。

就是將數據結構轉化成你看不懂的東西。相反的，從序列化的格式中解析對象狀態的過程被稱為「反序列化」。

pickle提供四個功能：dumps,dump,loads,load， 和json 差不多。

dump和dumps

序列化的方法為 pickle.dump()和pickle.dumps()。

dump該方法的相關參數如下：

pickle.dump(obj, file, protocol=None,*,fix_imports=True)

該方法實現的是將序列化後的對象obj以二進位形式寫入文件file中，進行保存。

pickle.dumps()方法的參數如下：

pickle.dumps(obj, protocol=None,*,fix_imports=True)

pickle.dumps()方法跟 pickle.dump()方法的區別在於，pickle.dumps()方法不需要寫入文件中，它是直接返回一個序列化的bytes對象。

下面具體一個具體示例。

>>> import pickle
>>> data = [{'a': 'A', 'b': 2, 'c': 2.22}]
>>> # 使用 pickle.dumps() 可以將一個對象轉換為二進位字元串（dump string）：
>>> data_string = pickle.dumps(data)
>>> data
[{'a': 'A', 'b': 2, 'c': 2.22}]
>>>< data_string
b'\x80\x03]q\x00}q\x01(X\x01\x00\x00\x00aq\x02X\x01\x00\x00\x00Aq\x03X\x01\x00\x00\x00bq\x04K\x02X\x01\x00\x00\x00cq\x05G@\x01\xc2\x8f\\(\xf5\xc3ua.'

dumps 可以接受一個可省略的 protocol 參數（默認為 0），protocol參數不同，表示進行的編碼協議不同，得到的data_string也不同。

如果 protocol 參數指定為負數，那麼將調用當前的最高級的編碼協議進行編碼

>>> data_string_1 = pickle.dumps(data, 1)
>>> data_string_1
b']q\x00}q\x01(X\x01\x00\x00\x00aq\x02X\x01\x00\x00\x00Aq\x03X\x01\x00\x00\x00bq\x04K\x02X\x01\x00\x00\x00cq\x05G@\x01\xc2\x8f\\(\xf5\xc3ua.'
>>> data_string__1 = pickle.dumps(data, -1)
>>> data_string__1
b'\x80\x04\x95#\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00]\x94}\x94(\x8c\x01a\x94\x8c\x01A\x94\x8c\x01b\x94K\x02\x8c\x01c\x94G@\x01\xc2\x8f\\(\xf5\xc3ua.'

如果需要保存為data.pkl，可以使用dump方法，具體程式碼如下。

import pickle
with open('data.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(data, f)

load和loads

現在給你這個data_string 你能知道這是啥嗎？

雖然 pickle 編碼的字元串並不一定可讀，但是我們可以用 pickle.loads() 來從這個字元串中恢復原對象中的內容（load string）。也就是dumps 和loads 有相反的作用。

pickle.loads()方法的參數如下：

pickle.loads(bytesobject, *,fiximports=True, encoding="ASCII". errors="strict")

>>> # pickle.loads() 來從這個字元串中恢復原對象中的內容（load string）：
>>> pickle.loads(data_string)
[{'a': 'A', 'b': 2, 'c': 2.22}]

如果指定了protocol參數，需要這些格式中恢復對象時，不需要指定所用的協議，pickle.load() 會自動識別：

>>> pickle.loads(data_string_1)
[{'a': 'A', 'b': 2, 'c': 2.22}]
>>> pickle.loads(data_string__1)
[{'a': 'A', 'b': 2, 'c': 2.22}]

反序列化的方法還有 pickle.load()，該方法的相關參數如下：

pickle.load(file, *,fix_imports=True, encoding="ASCII". errors="strict")

如果使用load，需要讀取data.pkl文件。

pkl_file = open('data.pkl', 'rb')
print(pickle.load(pkl_file))

pickle.loads()方法跟 pickle.load()方法的區別在於， pickle.loads()方法是直接從bytes對象中讀取序列化的資訊，而非從文件中讀取。

Json

JSON(JavaScript Object Notation, JS 對象簡譜) 是一種輕量級的數據交換格式。

它基於 ECMAScript (歐洲電腦協會制定的js規範)的一個子集，採用完全獨立於程式語言的文本格式來存儲和表示數據。簡潔和清晰的層次結構使得 JSON 成為理想的數據交換語言。易於人閱讀和編寫，同時也易於機器解析和生成，並有效地提升網路傳輸效率。

JS對象

var student = {
    name: 『Runsen』,
    age: 18,
    feature : [『高』, 『富』,  『帥』]
}

JSON字元串

{
    「name」: 「Runsen」,
    「age」: 18,
    「 feature 「 : [『高』, 『富』,  『帥』]
}

Python字典

{
    『name』: 『Runsen』,
    『age』: 18
    『feature』 : [『高』, 『富』,  『帥』]
}

注意點：Json字元串必須用雙引號（即：」」）來包括, 值可以是字元串、數字、true、false、null、列表，或字典。
Python字典可以用單引號，也可以用雙引號。

常用json就知道，json和pickle完全一樣，json模組也提供了四個常用的方法：dumps、dump、loads、load，用於字元串 和 python數據類型間進行轉換。

API的使用

import json
my_dict = {'a':'1','b':'2','c':'3','d':'4'}
print(type(my_dict))
a = json.dumps(my_dict)
print(a)
print(type(a))
b=json.loads(a)
print(b)
print(type(b))

# 輸出如下
<class 'dict'>
{"a": "1", "b": "2", "c": "3", "d": "4"}
<class 'str'> #json的字元串
{'a': '1', 'b': '2', 'c': '3', 'd': '4'}
<class 'dict'>

——————————
>>> import json
>>> print (json.dumps('中國'))
"\u4e2d\u56fd"
>>> # 這裡有一個ensure_ascii參數，表示是否用ascii解析
>>> print(json.dumps('中國', ensure_ascii=False))
"中國"
——————————
#json.dump() 和 json.load() 來編碼和解碼JSON數據,用於處理文件。

import json
my_dict = {'a':'1','b':'2','c':'3','d':'4'}
json.dump(my_dict,open('a.txt','w'))
print(json.load(open('a.txt','r')))

# 輸出如下
會生成一個「a.txt"文件
{'a': '1', 'b': '2', 'c': '3', 'd': '4'}

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