序列化
在程序运行的过程中，所有的变量都是在内存中，比如，定义一个dict：
d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
可以随时修改变量，比如把
name
改成
'Bill'
，但是一旦程序结束，变量所占用的内存就被操作系统全部回收。如果没有把修改后的
'Bill'
存储到磁盘上，下次重新运行程序，变量又被初始化为
'Bob'
。
我们把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等，都是一个意思。
序列化之后，就可以把序列化后的内容写入磁盘，或者通过网络传输到别的机器上。
反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。
Python提供了
pickle
模块来实现序列化。
首先，我们尝试把一个对象序列化并写入文件：
>>> import pickle
>>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
>>> pickle.dumps(d)
b'\x80\x03}q\x00(X\x03\x00\x00\x00ageq\x01K\x14X\x05\x00\x00\x00scoreq\x02KXX\x04\x00\x00\x00nameq\x03X\x03\x00\x00\x00Bobq\x04u.'
pickle.dumps()
方法把任意对象序列化成一个
bytes
，然后，就可以把这个
bytes
写入文件。或者用另一个方法
pickle.dump()
直接把对象序列化后写入一个file-like Object：
>>> f = open('dump.txt', 'wb')
>>> pickle.dump(d, f)
>>> f.close()
看看写入的
dump.txt
文件，一堆乱七八糟的内容，这些都是Python保存的对象内部信息。
当我们要把对象从磁盘读到内存时，可以先把内容读到一个
bytes
，然后用
pickle.loads()
方法反序列化出对象，也可以直接用
pickle.load()
方法从一个
file-like Object
中直接反序列化出对象。我们打开另一个Python命令行来反序列化刚才保存的对象：
>>> f = open('dump.txt', 'rb')
>>> d = pickle.load(f)
>>> f.close()
>>> d
{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}
变量的内容又回来了！
当然，这个变量和原来的变量是完全不相干的对象，它们只是内容相同而已。
Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样，就是它只能用于Python，并且可能不同版本的Python彼此都不兼容，因此，只能用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也没关系。
JSON
如果我们要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。
JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象，JSON和Python内置的数据类型对应如下：
| JSON类型 | Python类型 |
|---|---|
| {} | dict |
| [] | list |
| “string” | str |
| 1234.56 | int或float |
| true/false | True/False |
| null | None |
Python内置的
json
模块提供了非常完善的Python对象到JSON格式的转换。我们先看看如何把Python对象变成一个JSON：
>>> import json
>>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
>>> json.dumps(d)
'{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
dumps()
方法返回一个
str
，内容就是标准的JSON。类似的，
dump()
方法可以直接把JSON写入一个
file-like Object
。
要把JSON反序列化为Python对象，用
loads()
或者对应的
load()
方法，前者把JSON的字符串反序列化，后者从
file-like Object
中读取字符串并反序列化：
>>> json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
>>> json.loads(json_str)
{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}
由于JSON标准规定JSON编码是UTF-8，所以我们总是能正确地在Python的
str
与JSON的字符串之间转换。
JSON进阶
Python的
dict
对象可以直接序列化为JSON的
{}
，不过，很多时候，我们更喜欢用
class
表示对象，比如定义
Student
类，然后序列化：
import json
class Student(object):
def __init__(self, name, age, score):
self.name = name
self.age = age
self.score = score
s = Student('Bob', 20, 88)
print(json.dumps(s))
运行代码，毫不留情地得到一个
TypeError
：
Traceback (most recent call last):
...
TypeError: <__main__.Student object at 0x10603cc50> is not JSON serializable
错误的原因是
Student
对象不是一个可序列化为JSON的对象。
如果连
class
的实例对象都无法序列化为JSON，这肯定不合理！
别急，我们仔细看看
dumps()
方法的参数列表，可以发现，除了第一个必须的
obj
参数外，
dumps()
方法还提供了一大堆的可选参数：
https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps
这些可选参数就是让我们来定制JSON序列化。前面的代码之所以无法把
Student
类实例序列化为JSON，是因为默认情况下，
dumps()
方法不知道如何将
Student
实例变为一个JSON的
{}
对象。
可选参数
default
就是把任意一个对象变成一个可序列为JSON的对象，我们只需要为
Student
专门写一个转换函数，再把函数传进去即可：
def student2dict(std):
return {
'name': std.name,
'age': std.age,
'score': std.score
}
这样，
Student
实例首先被
student2dict()
函数转换成
dict
，然后再被顺利序列化为JSON：
>>> print(json.dumps(s, default=student2dict))
{"age": 20, "name": "Bob", "score": 88}
不过，下次如果遇到一个
Teacher
类的实例，照样无法序列化为JSON。我们可以偷个懒，把任意
class
的实例变为
dict
：
print(json.dumps(s, default=lambda obj: obj.__dict__))
因为通常
class
的实例都有一个
__dict__
属性，它就是一个
dict
，用来存储实例变量。也有少数例外，比如定义了
__slots__
的class。
同样的道理，如果我们要把JSON反序列化为一个
Student
对象实例，
loads()
方法首先转换出一个
dict
对象，然后，我们传入的
object_hook
函数负责把
dict
转换为
Student
实例：
def dict2student(d):
return Student(d['name'], d['age'], d['score'])
运行结果如下：
>>> json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
>>> print(json.loads(json_str, object_hook=dict2student))
<__main__.Student object at 0x10cd3c190>
打印出的是反序列化的
Student
实例对象。
练习
对中文进行JSON序列化时，
json.dumps()
提供了一个
ensure_ascii
参数，观察该参数对结果的影响：
小结
Python语言特定的序列化模块是
pickle
，但如果要把序列化搞得更通用、更符合Web标准，就可以使用
json
模块。
json
模块的
dumps()
和
loads()
函数是定义得非常好的接口的典范。当我们使用时，只需要传入一个必须的参数。但是，当默认的序列化或反序列机制不满足我们的要求时，我们又可以传入更多的参数来定制序列化或反序列化的规则，既做到了接口简单易用，又做到了充分的扩展性和灵活性。