Python 对象序列化

Question

pickle 模块

Pickle 是 Python 标准库的一部分，他是用Ｃ编写，可以序列化任意复杂的 Python 数据结构。

• 支持原生类型：布尔， 整数， 浮点数， 复数， 字符串， 字节串对象， 字节数组， None
• 支持任何原生类型组成的列表， 元组， 字典， 集合, 以及它们的嵌套
• 支持函数， 类， 类的实例
• 它本身可扩展

pickle 模块 使用一个被称为 pickle 协议 的东西序列化该数据结构。

pickle 协议是 Python 特定的，没有任何跨语言兼容的保证。

并非所有的 Python 数据结构都可以通过 pickle 模块序列化。

除非你指定，pickle 模块中的函数将使用最新版本的 pickle 协议。

最新版本的 pickle 协议是二进制格式的。请确认使用二进制模式来打开你的 pickle 文件,否则当你写入的时候数据会被损坏。

pickle.load() 函数接受一个流对象, 从流中读取序列化后的数据，创建一个新的Python对象，

在新的 Python 对象中重建被序列化的数据，然后返回新建的 Python 对象。

time 模块

包含一个表示时间点(精确到1毫秒)的数据结构(time_struct)以及操作时间结构的函数。 strptime()函数接受一个格式化过的字符串并将其转化成一个time_struct。这个字符串使用的是默认格式，但你可以通过格式化代码来控制它。

with 语句中来保证在你完成的时候文件自动被关闭。序列化到一个内存中的bytes对象 pickle.dumps()函数(注意函数名最后的's')执行和pickle.dump()函数相同的序列化。 取代接受流对象并将序列化后的数据保存到磁盘文件，这个函数简单的返回序列化的数据。

在 pickle 协议里面没有明确的版本标志。为了确定保存 pickle 文件时使用的协议版本， 你需要查看序列化后的数据的标记(“opcodes”)并且使用硬编码的哪个版本的协议引入了哪些标记的知识(来确定版本号)。 pickle.dis() 函数正是这么干的，并且它在反汇编的输出的最后一行打印出结果。

json

同 pickle模块类似，json 模块包含一些函数，可以序列化数据结构，保存序列化后的数据至磁盘，从磁盘上读取序列化后的数据，将数据反序列化成新的Pythone对象。但两者也有一些很重要的区别。

首先，json数据格式是基于文本的, 不是二进制的。

第二，由于是文本格式, 存在空白(whitespaces)的问题。json 允许在值之间有任意数目的空白(空格, 跳格, 回车，换行)。空白是“无关紧要的”。

第三，字符编码的问题是长期存在的。json 用纯文本编码数据, 但是你知道, “不存在纯文本这种东西。”json必须以 Unicode 编码(UTF-32，UTF-16，或者默认的，utf-8)方式存储。

笔记 JSON Python 3
object dictionary
array list
string string
integer integer
real number float
* true True
* false False
* null None
* 所有的 json 值都是大小写敏感的。

json 有数组类型，json 模块将其映射到 Python 的列表，但是它没有一个单独的类型对应 “冻结数组(frozen arrays)” (元组)。

而且尽管 json 非常好的支持字符串，但是它没有对 bytes 对象或字节数组的支持。

json 模块提供了编解码未知数据类型的扩展接口。

json 并不区分元组和列表；它只有一个类似列表的数据类型，数组，并且json模块在序列化过程中会安静的将元组和列表两个都转换成json 数组。

大多数情况下，你可以忽略元组和列表的区别，但是在使用 json 模块时应记得有这么一回事。