Serialisierung und Deserialisierung von Python -Objekten: Teil 1

Serialisierung und Deserialisierung von Python-Objekten sind Schlüsselaspekte eines nicht-trivialen Programms. Wenn Sie etwas in einer Python -Datei speichern, führen Sie eine Objektserialisierung und Deserialisierung durch, wenn Sie die Konfigurationsdatei lesen oder auf eine HTTP -Anforderung antworten.

Serialisierung und Deserialisierung sind in gewissem Sinne die langweiligsten Dinge der Welt. Wen kümmert sich um all diese Formate und Protokolle? Sie möchten einige Python -Objekte bestehen oder streamen und sie zu einem späteren Zeitpunkt vollständig abrufen.

Dies ist eine großartige Möglichkeit, die Welt auf konzeptioneller Ebene zu sehen. Auf praktischer Ebene können jedoch das von Ihnen ausgewählte Serialisierungsschema, Format oder Protokoll bestimmen, wie schnell das Programm ausgeführt wird, die Sicherheit der Wartungsfreiheit und den Grad der Interoperabilität mit anderen Systemen.

Es gibt so viele Optionen, da unterschiedliche Situationen unterschiedliche Lösungen erfordern. Der Ansatz "Einheit-Fits-All" funktioniert nicht. In diesem zweiteiligen Tutorial werde ich:

• Überblick über die Vor- und Nachteile der erfolgreichsten Serialisierungs- und Deserialisierungsschemata
• Zeigen Sie, wie Sie sie verwenden
• enthält Richtlinien für die Auswahl zwischen spezifischen Anwendungsfällen

Auslaufbeispiel

Im folgenden Abschnitt werden wir denselben Python -Objekt -Diagramm unter Verwendung verschiedener Serialisierer serialisieren und deserialisieren. Um eine Duplikation zu vermeiden, definieren wir diese Objektdiagramme hier.

Einfaches Objektdiagramm

Ein einfaches Objektdiagramm ist ein Wörterbuch, das eine Liste von Ganzzahlen, Zeichenfolgen, schwimmenden Punktnummern, booleschen und datetime-Objekten sowie eine benutzerdefinierte Klasseninstanz mit Dump-, Load- und Dump () -Methoden enthält, die mit einer geöffneten Datei (Datei-ähnliches Objekt) serialisiert werden können.

11. Die Methode

    load () wird von einem geöffneten Datei-ähnlichen Objekt dederialisiert.

12. TypeError: wie folgt: `` ` Traceback (letzter Aufruf Last):
    Datei "serialize.py", Zeile 49, in
    print (json.dumps (komplex)
    Datei "/Usr/lib/python3.8/ . 🎜>.pycoder (OBJ)
    Datei "/usr/lib/python3.8/json/encoder.py", Zeile 199, in codieren
    stücke = self.itercode (o, _one_shot = true)
    Datei "/usr/lib/python3.8/json cnoder.py ", Zeile 179, in Standard
    typeerror erhöhen (f'Object vom Typ {o.
    Klasse .

    <code>
    哇！这看起来一点也不好。发生了什么？错误消息是 JSONEncoder 类使用的 default() 方法在 JSON 编码器遇到无法序列化的对象时调用的。
    
    自定义编码器的任务是将其转换为 JSON 编码器能够编码的 Python 对象图。在本例中，我们有两个需要特殊编码的对象：A 类。以下编码器可以完成这项工作。每个特殊对象都转换为“\_\_A\_\_”和 pprint 函数的 load() 和 object_hook 参数，允许您提供自定义函数来将字典转换为对象。
    </code>

    def decode_object (o):
    if ' a ' in o:
    a = a ()
    a. ' DateTime ' in O: return dateTime.strptime (o ['
    DateTime '], '%y-%M-%dt%H:%m:%s')
    
    return o
    
    return o
    
    

    <code>
    让我们使用 object_hook 参数进行解码。
    </code>

    
    
    return o
    
    
    
    

    <code>
    
    结论
    ----------
    
    在本教程的第一部分中，您学习了 Python 对象序列化和反序列化的通用概念，并探讨了使用 Pickle 和 JSON 序列化 Python 对象的来龙去脉。
    
    在第二部分中，您将学习 YAML、性能和安全问题，以及对其他序列化方案的快速回顾。
    
    *这篇文章已更新，并包含 Esther Vaati 的贡献。Esther 是 Envato Tuts+ 的软件开发人员和撰稿人。*</code>

deserialized = json.loads (serialisiert, Object_hook = decode_object) print (deserialisiert) # Drucke: {'a': & lt; Main .A AT = "" Object = "" & gt; ". 0)} Deserialized == Komplex # bewertet false & lt;/ Haupt .a & gt;

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