一、什么是序列化

在我們存儲數據或者網絡傳輸數據的時候，需要對我們的對象進行處理，把對象處理成方便存儲和傳輸的數據格式。這個過程叫序列化，不同的序列化結果也不同，但目的是一樣的，都是為了存儲和傳輸
在Python中三種序列化的方案：

pickle，可以將我們Python中任意數據類型轉化為bytes并寫入到文件中。同樣也可以把文件中寫好的bytes轉換回到我們Python的數據-這個過程被稱為反序列化。
shelve簡單另類的一種序列化方案。有點類似于Redis，可以作為一種小型的數據庫來使用。
json，將Python中常見的字典，列表轉化成字符串，是目前前后端數據交互使用頻率最高的一種數據模式。

二、json

1.什么是json

json是前后端交互的樞紐，相當于編程界的普通話，前后端用Python溝通。因為json的語法格式可以完美的表示出一個對象。那么什么是json：json全稱JavaScript object notation，即js對象簡譜，例如下面代碼示例：

{
  "id": 1,
  "title": "Python從入門到放棄(第二版)",
  "pub_date": "2018-01-11",
  "category": "Python",
  "publisher": {
    "id": 1,
    "name": "北京出版社"
  },
  "post_authors": [
    {
      "id": 2,
      "name": "佚名"
    }
  ]
}

這段形如Python字典的東西在JavaScript里面叫json，其實是一樣的。我們發現用這樣的數據結構可以完美的表示出任何對象，并且可以完整的把對象表示出來。只要代碼格式比較好，那么可讀性也挺強的，所以大家公認用這樣一種數據結構作為數據交互的格式。
在json之前，通常用的數據結構為XML，形如:

<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?>
<book>
<title>Python從入門到放棄(第二版)</title> 
<pub_date>2018-01-11</pub_date> 
<category>Python</category> 
<publisher>
    <id>1</id> 
    <name>北京出版社</name> 
</publisher>
</book>

總之，XML格式的文件在維護和處理上相比json文件很難解析，所以后來大都傾向于使用json這一數據結構了。

2.json在Python中的用法

字典 -> json

要先引入json模塊，再進行處理

import json
dic = {"姓名": "程序猿", "年齡": 28, "頭發": None}
s = json.dumps(dic)
print(s)

# 輸出：
>>>{"u59d3u540d": "u7a0bu5e8fu733f", "u5e74u9f84": 28, "u5934u53d1": null}

結果很不友好啊. 那如何處理成中?呢? 在dumps的時候給出另一個參數ensure_ascii=False就可以了了。

import json
dic = {"姓名": "程序猿", "年齡": 28, "頭發": None}
s = json.dumps(dic, ensure_ascii=False)
print(s)

# 輸出：
>>>{"姓名": "程序猿", "年齡": 28, "頭發": null}

json -> 字典

上面介紹的是如何把字典格式的數據轉化為json，那么怎么把前端傳遞過來的json文件轉化為字典格式呢：

import json
s = '{"姓名": "程序猿", "年齡": 28, "頭發": null}'  
# 注意此處要加引號，表示s為字符串-the JSON object must be str
dic = json.loads(s)
print(dic)
print(type(dic))

# 輸出：
>>> {'姓名': '程序猿', '年齡': 28, '頭發': None} 
>>> <class 'dict'>

寫入/讀取json文件

json也可以像pickle一樣把序列化的結果寫入到文件中：

import json
dic = {"姓名": "程序猿", "年齡": 28, "頭發": None}
f = open('test.json', mode='w', encoding="utf-8")
# 把對象打散成json寫入到文件中
json.dump(dic, f, ensure_ascii=False)
f.close()

test.json中顯示：

{
  "姓名": "程序猿",
  "年齡": 28,
  "頭發": null
}

同樣也可以從文件中讀取一個json：

import json
f = open('test.json', mode='r', encoding="utf-8")
dic = json.load(f)
f.close()
print(dic)
# 輸出：
>>> {'姓名': '程序猿', '年齡': 28, '頭發': None}

注意: 我們可以向同一個文件中寫入多個json串，但是讀不行

import json
lst = [
    {"a": 1},
    {'b': 2},
    {'c': 3}
]
f = open("test.json", mode="w", encoding="utf-8")
for dic in lst:
    json.dump(dic, f)
f.close()

test.json中顯示：
?
可以看到此時文件中的內容是一行的，所以會有紅色下劃線顯示報錯信息，這在讀取的時候是無法正常讀取的。如何解決讀取問題呢？兩種方案。
方案一：
把所有的內容準備好統一進行寫入和讀取，但是這樣處理，如果數據量小還好，數據量大的話就很麻煩了。
方案二：
不用dump方法，改用dumps和loads，對每一行分別進行處理。

import json

lst = [
    {"a": 1},
    {'b': 2},
    {'c': 3}
]

# 寫入
f = open("test.json", mode="w", encoding="utf-8")
for dic in lst:
    s = json.dumps(dic, ensure_ascii=True) + '
'
    f.write(s)
f.close()

# 讀取
f = open("test.json", mode='r', encoding='utf-8')
for line in f:
    d = json.loads(line.strip())
    print(d)
f.close()

打印結果為：

{'a': 1}
{'b': 2}
{'c': 3}

這樣的話就能正常讀取了！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python学习之json序列化的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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