Python实现序列化与反序列化

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序列化（Serialization）是将数据结构或对象转换为可以存储或传输格式的过程，而反序列化（Deserialization）则是将存储或传输的数据恢复成原始数据结构或对象的过程。在 Python 中，json 和 pickle 模块提供了两种常用的序列化和反序列化机制，它们各自有不同的用途和特点。

Python 实现序列化与反序列化

适用于需要进行数据交换的场景，特别是在 Web 开发中常用于 API 数据交换（如 RESTful API）。如果需要将数据保存为人类可读格式，或者需要与其他编程语言进行交互，json 是更好的选择。

import json

data = {"name": "Alice", "age": 30, "city": "Beijing"}
json_data = json.dumps(data, indent=4)  # 将 Python 对象转换为 JSON 字符串
print(json_data)

# 将 Python 对象转换为 JSON 字符串并写入文件
with open("data.json", "w") as f:
    json.dump(data, f, indent=4)

dic = json.loads(json_data)  # 将 JSON 字符串转换为 Python 对象
print(dic)

with open("data.json", "r") as f:
    dic = json.load(f)
    print(dic)

pickle 模块专门用于将 Python 对象转换为字节流（序列化）并将其保存到磁盘，或者将字节流转换回 Python 对象（反序列化）。与 json 模块不同，pickle 能够处理 Python 中几乎所有对象，包括自定义类实例、函数等复杂对象。

import pickle

data = {"name": "Alice", "age": 30, "city": "Beijing"}

byte_data = pickle.dumps(data)  # 将 Python 对象转换为字节流
print(byte_data)

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

dic = pickle.loads(byte_data)
print(dic)

with open("data.pkl", "rb") as f:
    dic = pickle.load(f)
    print(dic)

总之，json 适合跨平台数据交换和保存，而 pickle 则在处理复杂对象时更为高效。在选择使用哪种模块时，应该根据具体需求而定。如果需要与其他编程语言进行交互，或者希望数据具有可读性，json 是更好选择；如果只在 Python 环境中操作复杂对象，pickle 更为合适。

正文完