python 保存类实例

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mob64ca12e2442a 2024-08-04 05:25:43 ©著作权

文章标签 序列化 json Python 文章分类 Python 后端开发

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Python 保存类实例的方式

在程序开发中，类和实例是核心概念之一。尤其是在长时间运行的程序中，我们可能希望保存类实例的状态，以便在程序重启后能够恢复之前的状态。Python提供了多种方法来实现这一点，本文将介绍如何通过序列化、Pickle模块、JSON格式等方式来保存类实例。

什么是序列化？

序列化是将对象转换为字节流的过程，它使得将对象保存到文件、数据库或通过网络传输成为可能。反序列化则是将字节流转换回对象的过程。在Python中，常用的序列化模块包括pickle和json。

使用Pickle模块

pickle模块是Python自带的一个序列化模块，能够将Python对象转换为字节流并保存在文件中。下面是一个简单的示例，展示如何使用pickle模块来保存和加载类实例。

import pickle

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def __str__(self):
        return f"Person(name={self.name}, age={self.age})"

# 创建类实例
person = Person('Alice', 30)

# 保存实例到文件
with open('person.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(person, f)

# 从文件加载实例
with open('person.pkl', 'rb') as f:
    loaded_person = pickle.load(f)

print(loaded_person)  # 输出: Person(name=Alice, age=30)

使用JSON格式

在某些情况下，我们可能希望将类实例保存为可读性更强的格式，如JSON。为了使用JSON格式，我们需要将类实例转换为字典。这里我们需要json模块。

import json

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def to_dict(self):
        return {'name': self.name, 'age': self.age}

    @classmethod
    def from_dict(cls, data):
        return cls(data['name'], data['age'])

# 创建类实例
person = Person('Alice', 30)

# 保存实例到JSON文件
with open('person.json', 'w') as f:
    json.dump(person.to_dict(), f)

# 从JSON文件加载实例
with open('person.json', 'r') as f:
    loaded_data = json.load(f)
    loaded_person = Person.from_dict(loaded_data)

print(loaded_person)  # 输出: <__main__.Person object at ...>

序列化流程示意图

以下是使用mermaid语法绘制的序列化过程的简单示意图：

sequenceDiagram
    participant A as Client
    participant B as Pickle/JSON Module
    participant C as Storage

    A->>B: 将对象转换为字节流
    B->>C: 保存字节流到存储
    C->>B: 从存储读取字节流
    B->>A: 将字节流转换为对象