详解Python 序列化Serialize 和 反序列化Deserialize

详解Python 序列化Serialize 和 反序列化Deserialize

序列化 (serialization)

序列化是将对象状态转换为可保持或传输的格式的过程。与序列化相对的是反序列化，

它将流转换为对象。这两个过程结合起来，可以轻松地存储和传输数据。

序列化和反序列化的目的　　

1、以某种存储形式使自定义对象持久化；　　

2、将对象从一个地方传递到另一个地方。　　

3、使程序更具维护性

序列化

  由于存在于内存中的对象都是暂时的，无法长期驻存，为了把对象的状态保持下来，这时需要把对象写入到磁盘或者其他介质中，这个过程就叫做序列化。

反序列化

  反序列化恰恰是序列化的反向操作，也就是说，把已存在在磁盘或者其他介质中的对象，反序列化（读取）到内存中，以便后续操作，而这个过程就叫做反序列化。

  概括性来说序列化是指将对象实例的状态存储到存储媒体（磁盘或者其他介质）的过程。在此过程中，先将对象的公共字段和私有字段以及类的名称（包括类所在的程序集）转换为字节流，然后再把字节流写入数据流。在随后对对象进行反序列化时，将创建出与原对象完全相同的副本。

Python中可以使用 Pickle 和 json, 以及自定义序列化反序列化函数进行处理需要序列化的数据。

代码如下：

import pickle
import json
d = [1,2,3,4]
print(pickle.dumps(d))
print(type(pickle.dumps(d)))

print(json.dumps(d))
print(type(json.dumps(d)))

感谢阅读，希望能帮助到大家，谢谢大家对本站的支持，如有疑问请留言或者到本站社区交流讨论，大家共同进步！

赞 (0)

相关推荐

  • Python多进程multiprocessing用法实例分析

    本文实例讲述了Python多进程multiprocessing用法.分享给大家供大家参考,具体如下: mutilprocess简介 像线程一样管理进程,这个是mutilprocess的核心,他与threading很是相像,对多核CPU的利用率会比threading好的多. 简单的创建进程: import multiprocessing def worker(num): """thread worker function""" print 'Wor

  • 利用python求相邻数的方法示例

    前言 本文主要给大家介绍了关于利用python求相邻数的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍: 什么是相邻数? 比如5,相邻数为4和6,和5相差1的数,连续相差为1的一组数 需求: 遍历inputList 所有数字,取出所有数字,判断是否有相邻数, 不相邻数字 和 相邻数字 都以 "数组"形式 添加到 outputList 中, 并且 每个"数组" 里 第一位 递减 补全两位数,末位 递增 补全两位数, 每一个数不能小于0, 不能大

  • 对python中return和print的一些理解

    前言 最近刚开始学习python,之前只有一些c的基础,也忘得差不多了,现在想边学习边总结和分享收获~看书时看了return的用法,可是后来和print混了,老是感觉可以将函数return值直接显示,但不是这样的.下面就来和大家分析下对python中return和print的理解,话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 看到知道上的一个例子: 代码 (1) x = 1 y = 2 def add (x, y): z = x + y return z print (add(x,y)) 代码 (2)

  • Python基于numpy灵活定义神经网络结构的方法

    本文实例讲述了Python基于numpy灵活定义神经网络结构的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 用numpy可以灵活定义神经网络结构,还可以应用numpy强大的矩阵运算功能! 一.用法 1). 定义一个三层神经网络: '''示例一''' nn = NeuralNetworks([3,4,2]) # 定义神经网络 nn.fit(X,y) # 拟合 print(nn.predict(X)) #预测 说明: 输入层节点数目:3 隐藏层节点数目:4 输出层节点数目:2 2).定义一个五层神经网络:

  • Python实现爬取需要登录的网站完整示例

    本文实例讲述了Python爬取需要登录的网站实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: import requests from lxml import html # 创建 session 对象.这个对象会保存所有的登录会话请求. session_requests = requests.session() # 提取在登录时所使用的 csrf 标记 login_url = "https://bitbucket.org/account/signin/?next=/" result = se

  • 详解Python 序列化Serialize 和 反序列化Deserialize

    详解Python 序列化Serialize 和 反序列化Deserialize 序列化 (serialization) 序列化是将对象状态转换为可保持或传输的格式的过程.与序列化相对的是反序列化, 它将流转换为对象.这两个过程结合起来,可以轻松地存储和传输数据. 序列化和反序列化的目的 1.以某种存储形式使自定义对象持久化: 2.将对象从一个地方传递到另一个地方. 3.使程序更具维护性 序列化   由于存在于内存中的对象都是暂时的,无法长期驻存,为了把对象的状态保持下来,这时需要把对象写入到磁盘

  • 详解PHP序列化和反序列化原理

    0.前言 对象的序列化和反序列化作用就不再赘述,php中序列化的结果是一个php自定义的字符串格式,有点类似json. 我们在任何语言中设计对象的序列化和反序列化都需要解决几个问题 把某个对象序列化之后,序列化的结果有自描述的功能(从序列化的结果中知道这个对象的具体类型, 知道类型还不够,当然还需要知道这个类型所对应具体的值). 序列化时的权限控制,可以自定义序列化字段等,例如golang中的做的就非常方便. 时间性能问题:在某些性能敏感的场景下,对象序列化就不能拖后腿,例如:高性能服务(我经常

  • 详解Python利用APScheduler框架实现定时任务

    详解Python利用APScheduler框架实现定时任务

    目录 背景 样例代码 代码详解 执行结果 知识点补充 背景 最近在做一些python工具的时候,常常会碰到定时器问题,总觉着使用threading.timer或者schedule模块非常不优雅.所以这里给自己做个记录,也分享一个定时任务框架APScheduler.具体的架构原理就不细说了,用个例子说明一下怎么简易的使用. 样例代码 先上样例代码,如下: #!/user/bin/env python # coding=utf-8 """ @project : csdn @aut

  • 详解Python使用apscheduler定时执行任务

    apscheduler 的使用   我们项目中总是避免不了要使用一些定时任务,比如说最近的项目,用户点击报名考试以后需要在考试日期临近的时候推送小程序消息提醒到客户微信上,翻了翻 fastapi 中的实现,虽然方法和包也不少,但是要不就是太重了(比如需要再开服务,还要依赖 redis,都不好用),虽然也可以使用 time 模块的 time.sleep()机上 fastapi 的后台任务变相实现,但是相对简单的功能还行,复杂点的代码起来就麻烦了,所以还是专人专事找个负责这个额的包吧.找来找去发现

  • 详解Java序列化机制

    概况 在程序中为了能直接以 Java 对象的形式进行保存,然后再重新得到该 Java 对象,这就需要序列化能力.序列化其实可以看成是一种机制,按照一定的格式将 Java 对象的某状态转成介质可接受的形式,以方便存储或传输.其实想想就大致清楚基本流程,序列化时将 Java 对象相关的类信息.属性及属性值等等保存起来,反序列化时再根据这些信息构建出 Java 对象.而过程可能涉及到其他对象的引用,所以这里引用的对象的相关信息也要参与序列化. Java 中进行序列化操作需要实现 Serializabl

  • 详解python requests中的post请求的参数问题

    详解python requests中的post请求的参数问题

    问题:最新在爬取某站点的时候,发现在post请求当中,参数构造正确却获取不到数据,索性将post的参数urlencode之后放到post请求的url后面变成get请求,结果成功获取到数据,对此展开疑问. 1.http请求中Form Data和Request Playload的区别: Ajax post请求中常用的两种参数形式:form data 和 request payload get请求的时候,我们的参数直接反映在url里面,为key1=value1&key2=value2形式,如果是pos

  • 详解python里使用正则表达式的分组命名方式

    详解python里使用正则表达式的分组命名方式 分组匹配的模式,可以通过groups()来全部访问匹配的元组,也可以通过group()函数来按分组方式来访问,但是这里只能通过数字索引来访问,如果某一天产品经理需要修改需求,让你在它们之中添加一个分组,这样一来,就会导致匹配的数组的索引的变化,作为开发人员的你,必须得一行一行代码地修改.因此聪明的开发人员又想到一个好方法,把这些分组进行命名,只需要对名称进行访问分组,不通过索引来访问了,就可以避免这个问题.那么怎么样来命名呢?可以采用(?P<nam

  • 详解Python实现多进程异步事件驱动引擎

    详解Python实现多进程异步事件驱动引擎

    本文介绍了详解Python实现多进程异步事件驱动引擎,分享给大家,具体如下: 多进程异步事件驱动逻辑 逻辑 code # -*- coding: utf-8 -*- ''' author: Jimmy contact: 234390130@qq.com file: eventEngine.py time: 2017/8/25 上午10:06 description: 多进程异步事件驱动引擎 ''' __author__ = 'Jimmy' from multiprocessing import

  • 详解Python import方法引入模块的实例

    详解Python import方法引入模块的实例 在Python用import或者from-import或者from-import-as-来导入相应的模块,作用和使用方法与C语言的include头文件类似.其实就是引入某些成熟的函数库和成熟的方法,避免重复造轮子,提高开发速度. python的import方法可以引入系统的模块,也可以引入我们自己写好的共用模块,这点和PHP非常相似,但是它们的具体细节还不是很一样.因为php是在引入的时候指明引入文件的具体路径,而python中不能够写文件路径进

  • 详解python中executemany和序列的使用方法

    详解python中executemany和序列的使用方法 一 代码 import sqlite3 persons=[ ("Jim","Green"), ("Hu","jie") ] conn=sqlite3.connect(":memory:") conn.execute("CREATE TABLE person(firstname,lastname)") conn.executeman

随机推荐