python: 序列化/反序列化及对象的深拷贝/浅拷贝-阿里云开发者社区

python: 序列化/反序列化及对象的深拷贝/浅拷贝

2018-04-15 1237

简介： 一、序列化/反序列化 python中内置了很多序列化/反序列化的方式，最常用的有json、pickle、marshal这三种，示例用法如下： import json import pickle import marshal author1 = {"name": "菩提树下的杨过", "blog": "http://yjmyzz.

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一、序列化/反序列化

python中内置了很多序列化/反序列化的方式，最常用的有json、pickle、marshal这三种，示例用法如下：

import json
import pickle
import marshal

author1 = {"name": "菩提树下的杨过", "blog": "http://yjmyzz.cnblogs.com/", "title": "架构师", "pets": ["dog", "cat"]}

# json序列化
json_str = json.dumps(author1)
print("json=>\n", json_str)

# json字符串反序列化
author2 = json.loads(json_str)

# pickle序列化
pickle_str = pickle.dumps(author1)
print("pickle=>\n", pickle_str)

# pickle字符串反序列化
author3 = pickle.loads(pickle_str)

# marshal序列化
marshal_str = marshal.dumps(author1)
print("marshal=>\n", marshal_str)

# marshal反序列化
author4 = marshal.loads(marshal_str)

print("\n",
      id(author1), "\n",
      id(author2), "\n",
      id(author3), "\n",
      id(author4), "\n",
      author1, "\n",
      author2, "\n",
      author3, "\n",
      author4)

with open("json.txt", "w") as file1:
    json.dump(author1, file1)

with open("pickle.txt", "wb") as file2:
    pickle.dump(author1, file2)

with open("marshal.txt", "wb") as file3:
    marshal.dump(author1, file3)

输出：

json=>
 {"name": "\u83e9\u63d0\u6811\u4e0b\u7684\u6768\u8fc7", "blog": "http://yjmyzz.cnblogs.com/", "title": "\u67b6\u6784\u5e08", "pets": ["dog", "cat"]}
pickle=>
 b'\x80\x03}q\x00(X\x04\x00\x00\x00nameq\x01X\x15\x00\x00\x00\xe8\x8f\xa9\xe6\x8f\x90\xe6\xa0\x91\xe4\xb8\x8b\xe7\x9a\x84\xe6\x9d\xa8\xe8\xbf\x87q\x02X\x04\x00\x00\x00blogq\x03X\x1a\x00\x00\x00http://yjmyzz.cnblogs.com/q\x04X\x05\x00\x00\x00titleq\x05X\t\x00\x00\x00\xe6\x9e\xb6\xe6\x9e\x84\xe5\xb8\x88q\x06X\x04\x00\x00\x00petsq\x07]q\x08(X\x03\x00\x00\x00dogq\tX\x03\x00\x00\x00catq\neu.'
marshal=>
 b'\xfb\xda\x04name\xf5\x15\x00\x00\x00\xe8\x8f\xa9\xe6\x8f\x90\xe6\xa0\x91\xe4\xb8\x8b\xe7\x9a\x84\xe6\x9d\xa8\xe8\xbf\x87\xda\x04blog\xfa\x1ahttp://yjmyzz.cnblogs.com/\xda\x05title\xf5\t\x00\x00\x00\xe6\x9e\xb6\xe6\x9e\x84\xe5\xb8\x88\xda\x04pets[\x02\x00\x00\x00\xda\x03dog\xda\x03cat0'

 4307564944 
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 4309277432 
 {'name': '菩提树下的杨过', 'blog': 'http://yjmyzz.cnblogs.com/', 'title': '架构师', 'pets': ['dog', 'cat']} 
 {'name': '菩提树下的杨过', 'blog': 'http://yjmyzz.cnblogs.com/', 'title': '架构师', 'pets': ['dog', 'cat']} 
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 {'name': '菩提树下的杨过', 'blog': 'http://yjmyzz.cnblogs.com/', 'title': '架构师', 'pets': ['dog', 'cat']}

注：api的方法名还是很好记的，dump/dumps意为“倒垃圾”，把对象向xxx里一倒，就算序列化完成了。反之load/loads即从字符串或文件中装载（还原）对象。特别要值得一提的是：pickle、marshal存在安全问题，如果装载的字符串或文件里，包含有精心设计的恶意代码，会让恶意代码执行(关于反序列化的漏洞，大家可以上网查一下，有很多类似的介绍)。另外从序列化后的字符串大小来看，默认情况下，就本示例而言，json序列化后的字符串长度最小，so，综合来看，推荐同学们使用json序列化/反序列化。

二、深拷贝、浅拷贝

import copy

list_1 = [1, 2, 3, [4, 5]]

list_2 = copy.copy(list_1)  # 浅拷贝

list_3 = copy.deepcopy(list_1)  # 深拷贝

list_2[3][0] = 99

print("\n", list_1, "\n", list_2, "\n", list_3)

list_3[3][1] = 100

print("\n", list_1, "\n", list_2, "\n", list_3)

　　输出：

 [1, 2, 3, [99, 5]] 
 [1, 2, 3, [99, 5]] 
 [1, 2, 3, [4, 5]]

 [1, 2, 3, [99, 5]] 
 [1, 2, 3, [99, 5]] 
 [1, 2, 3, [4, 100]]

　　当一个对象里的子元素本身也是复杂元素时，浅拷贝不会为这种复杂的子元素生成全新的实例，但深拷贝可以。下面的内存分布示意图有助于

作者：菩提树下的杨过
出处：http://yjmyzz.cnblogs.com
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