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python3之序列化(pickle&json&shelve)

2017-12-14 13:58 1046 查看

1、pickle模块

python持久化的存储数据:

python程序运行中得到了一些字符串,列表,字典等数据,想要长久的保存下来,方便以后使用,而不是简单的放入内存中关机断电就丢失数据。python模块大全中pickle模块就排上用场了, 他可以将对象转换为一种可以传输或存储的格式。

pickle模块将任意一个python对象转换成一系统字节的这个操作过程叫做串行化对象。

python的pickle模块实现了python的所有数据序列和反序列化。基本上功能使用和JSON模块没有太大区别,方法也同样是dumps/dump和loads/load。cPickle是pickle模块的C语言编译版本相对速度更快。

与JSON不同的是pickle不是用于多种语言间的数据传输,它仅作为python对象的持久化或者python程序间进行互相传输对象的方法,因此它支持了python所有的数据类型。

import pickle

data2 = [1,2,3,4]
det_str = pickle.dumps(data2)
print(det_str)

#output:  输出为二进制格式
b'\x80\x03]q\x00(K\x01K\x02K\x03K\x04e.'

#将数据序列化后存储到文件中
f = open('test.txt','wb')   #pickle只能以二进制格式存储数据到文件
data = {'k1':'python','k2':'java'}
f.write(pickle.dumps(data))   #dumps序列化源数据后写入文件
f.close()

#反序列化读取源数据
import pickle
f = open('test.txt','rb')
da = pickle.loads(f.read())   #使用loads反序列化
print(da)

dumps和dump,load和loads的区别:

dumps是将对象序列化

dump是将对象序列化并保存到文件中

loads将序列化字符串反序列化

load将序列化字符串从文件读取并反序列化

import pickle

data1 = [1,'a',2,'b',3,'c']
pi = pickle.dumps(data1)  #序列化对象
print(pi)
print(pickle.loads(pi))    #反序列化对象

f = open('test1.txt','wb')
data2 = ['py','th','on',123]
pickle.dump(data2,f)    #序列化对象到文件
f = open('test1.txt','rb')
red = pickle.load(f)   #从文件中反序列化对象
print(red)

2、json模块

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于ECMAScript的一个子集。 JSON采用完全独立于语言的文本格式,但是也使用了类似于C语言家族的习惯(包括C、C++、Java、JavaScript、Perl、Python等)。这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成(一般用于提升网络传输速率)。

json.dump(obj,fp,*,skipkeys = False,ensure_ascii = True,check_circular = True,indent = None,separators = None,default = None,sort_keys = False,** kw)

将obj对象格式化并存储到文件对象中,文件必须为可写的文件句柄,json只产生str对象,不支持bytes对象,所以fp.write()必须支持str输入

skipkeys如果为True,对象的基本类型必须是str,int,float,bool,None

ensure_ascii=True,如果为true则所以传入的非ASCII字符都被转义,如果为false则字符将原样输出

check_circular=True,如果为true容器类型的循环引用检查将被跳过

indent=None,表示数组元素和对象将按指定的值缩进,可以是整数或字符串如'\t'

sort_keys=False,如果为True字典的输出将按键排序

import json

data=[{'k1':'v1','k2':'v2'},{'k3':'v3','k4':'k4'},{'k6':'v6','k5':'k5'}]

with open('test.txt','w') as pf:
json.dump(data,pf,indent=2,sort_keys=True)
pf.close()

#output
[
{
"k1": "v1",
"k2": "v2"
},
{
"k3": "v3",
"k4": "k4"
},
{
"k5": "k5",
"k6": "v6"
}
]

json.dumps(obj,*,skipkeys = False,ensure_ascii = True,check_circular = True,indent = None,separators = None,default = None,sort_keys = False,** kw)

将obj对象格式化为str对象,参数含义和dump相同

import json
data=[{'k1':'v1','k2':'v2'},{'k3':'v3','k4':'k4'},{'k6':'v6','k5':'k5'}]

pi = json.dumps(data,indent=2,sort_keys=True)
print(type(pi))
print(pi)
p2=json.loads(pi)
print(type(p2))
print(p2)

#
<class 'str'>
[
{
"k1": "v1",
"k2": "v2"
},
{
"k3": "v3",
"k4": "k4"
},
{
"k5": "k5",
"k6": "v6"
}
]
<class 'list'>
[{'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}, {'k3': 'v3', 'k4': 'k4'}, {'k5': 'k5', 'k6': 'v6'}]

json.load(fp,*,cls=None,object_hook=None,parse_float=None,parse_int=None,parse_constant=None,object_pairs_hook=None,**kw)

将文件对象反序列化为python对象,选项参数用来指定类型解码,在python3.6中fp可以使用二进制文件

import json

with open('test.txt','rb') as fp:
data1=json.load(fp)
print(type(data1))
print(data1)

#
<class 'list'>
[{'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}, {'k3': 'v3', 'k4': 'k4'}, {'k5': 'k5', 'k6': 'v6'}]

json.loads(s,*,encoding=None,cls=None,object_hook=None,parse_float=None,parse_int=None,parse_constant=None,object_pairs_hook=None,**kw)

将json文档的实例反序列化为python对象,参数含义同load()相同

import json
with open('test.txt','rb') as fp:
data1=json.loads(fp.read())
print(type(data1))
print(data1)

3、json与pickle模块的区别

1、JSON只能处理基本数据类型。pickle能处理所有Python的数据类型。

2、JSON用于各种语言之间的字符转换。pickle用于Python程序对象的持久化或者Python程序间对象网络传输,但不同版本的Python序列化可能还有差异。

 4、shelve模块

shelve与pickle类似用来持久化数据的,不过shelve是以键值对的形式,将内存中的数据通过文件持久化,值支持任何pickle支持的python数据格式,它会在目录下生成三个文件。

>>> import shelve
>>> import tab
>>> s = shelve.open('test_s.db')   #创建shelve并打开
>>> s['k1']={'int':10,'float':8.8,'string':'python'}  #写入数据
>>> s.close()    #关闭文件
>>> s = shelve.open('test_s.db')   #打开文件
>>> print(s['k1'])    #访问shelve中的数据
{'float': 8.8, 'string': 'python', 'int': 10}
>>> print(s['k1']['int'])
10
>>> s.close()

对于存储的key,value值,只能添加key,value,可修改整个value,不能单独修改列表或字典中的元素

>>> s = shelve.open('test_s.db',flag='r')
>>> print(s['k1'])
{'float': 8.8, 'string': 'python', 'int': 10}
>>> s['k2']=[1,2,3]    #添加数据
>>> print(s['k2'])
[1, 2, 3]
>>> s['k2'][0]=99   #修改存储的value的单个值时不生效也不报错
>>> print(s['k2'])
[1, 2, 3]
>>> s.close()

>>> s = shelve.open('test_s.db',flag='c')
>>> s.keys()
KeysView(<shelve.DbfilenameShelf object at 0x7fd4770f1850>)
>>> len(s)
2
>>> s['k2']=(33,44)   #可以修改key的value
>>> print(s)
<shelve.DbfilenameShelf object at 0x7fd4770f1850>
>>> print(s['k2'])
(33, 44)

写回(write-back)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。

上面这个例子中,由于一开始我们使用了缺省参数shelve.open()了,因此修改的值即使我们s.close()也不会被保存。

所以当我们试图让shelve去自动捕获对象的变化,我们应该在打开shelf的时候将writeback设置为True。当我们将writeback这个flag设置为True以后,shelf将会将所有从DB中读取的对象存放到一个内存缓存。当我们close()打开的shelf的时候,缓存中所有的对象会被重新写入DB。

>>> s = shelve.open('test_s.db',writeback=True)  #使用回写功能打开
>>> print(s['k1'])   #初始值
{'float': 8.8, 'string': 'python', 'int': 10}
>>> print(s['k2'])
(33, 44)
>>> s['k1']['float']='99.99'  #修改字典中的元素
>>> print(s['k1'])   #成功修改
{'float': '99.99', 'string': 'python', 'int': 10}

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。

>>> print(s['k1'])
{'float': '99.99', 'string': 'python', 'int': 10}
>>> s['k1']['list']=[1,2,3]
>>> s['k1']['tuple']=(4,5,6)
>>> s['k1']['dic']={'a':123,'b':456}
>>> print(s['k1'])
{'dic': {'b': 456, 'a': 123}, 'int': 10, 'float': '99.99', 'string': 'python', 'tuple': (4, 5, 6), 'list': [1, 2, 3]}

 

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