python 序列化存储

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mob64ca12ef5efc 2023-08-10 06:12:16 ©著作权

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Python 序列化存储简介

1. 简介

在编程过程中，我们常常需要将数据保存到文件或者传输到网络中。Python 提供了序列化（serialization）的机制，可以将数据对象转化为字节流或者字符流，以便于存储和传输。序列化存储在很多场景中都非常有用，比如保存程序状态、数据持久化、与其他系统进行数据交互等。

2. 序列化的流程

下面是实现 Python 序列化存储的主要步骤：

步骤	描述
1	导入序列化库
2	创建数据对象
3	序列化数据
4	存储/传输序列化数据
5	反序列化数据

下面将逐步讲解每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。

3. 导入序列化库

Python 提供了多个序列化库，比如 pickle、json、marshal 等。我们可以根据具体需求选择合适的库进行序列化和反序列化操作。

import pickle

4. 创建数据对象

在进行序列化存储之前，我们首先需要创建一个数据对象。这个对象可以是任意 Python 支持的数据类型，比如列表、字典、自定义类等。

data = [1, 2, 3, 4, 5]

5. 序列化数据

一旦有了数据对象，我们就可以使用序列化库将其转化为字节流或者字符流。

serialized_data = pickle.dumps(data)  # 使用 pickle 库将数据对象序列化为字节流

6. 存储/传输序列化数据

一旦数据对象被序列化，我们可以将其存储到文件中，或者通过网络传输给其他系统。

with open('data.pickle', 'wb') as file:  # 将序列化数据存储到文件中
    file.write(serialized_data)

7. 反序列化数据

当我们需要使用序列化后的数据时，可以通过反序列化来还原原始的数据对象。

with open('data.pickle', 'rb') as file:  # 从文件中读取序列化数据
    serialized_data = file.read()

data = pickle.loads(serialized_data)  # 使用 pickle 库将序列化数据反序列化为原始数据对象

以上就是使用 Python 进行序列化存储的基本步骤和相应的代码示例。

结论

通过上述步骤，我们可以轻松地实现 Python 序列化存储。这个过程包括导入序列化库、创建数据对象、序列化数据、存储/传输序列化数据以及反序列化数据。根据实际需求，可以选择合适的序列化库和存储/传输方式。序列化存储不仅在数据持久化方面有广泛应用，也在跨系统通信中扮演着重要角色。希望这篇文章能够帮助刚入行的小白理解并掌握 Python 序列化存储的基本技巧。