详解Python中的序列化（简单易懂版）

1.什么是数据序列化？

序列化 (Serialization)，是指把程序中的一个类转化成一个标准化的格式。标准化的意义是这个格式可以跨程序，跨平台的被使用，而且保持其原有的内容，规范。

2.为什么要进行数据序列化呢？

（1）一致性

我们将要保存的数据，序列化成标准的格式（Json格式或者Pickle格式）。之后再反序列化回来，数据依然是原来的。保持了数据的一致性。

（2）有效性

序列化之后，可以减少内存和网络资源的占用。

（3）兼容性

将数据序列化之后，Json格式或者Pickle格式，我可以在其他平台（其他操作系统的电脑）上依然使用。
我用python对数据进行了序列化，我之后可以使用java等其他语言，对其进行反序列，然后进行使用，数据并没有发生改变。

3.数据序列化的应用

（1）应用一

你的程序需要和其他程序交流，例如 平台 API, 网页请求

（2）应用二

串行任务流，每一个任务结束之后数据通过序列化传递到下一个任务。

4.JSON

JSON 是一个文件格式，也是一个标准化的数据传输方案，通常网站的后端和前端的交流，移动 APP 和云服务器的交流方式都是通过 JSON。

（1）序列化

# 导入json模块
import json

simple_dict = {'name': 'zxy', 'age': 21}
with open('simple_dict.txt', 'w') as file_to_write:
    # 进行json序列化,然后写入simple_dict.txt文件中
    json.dump(simple_dict, file_to_write)
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（2）反序列化

with open('simple_dict.txt', 'r') as file_to_read:
    loaded_simple_dict = json.load(file_to_read)
    print(loaded_simple_dict)
    print(type(loaded_simple_dict))
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（3）Json 方法的弊端

当遇到一些 Python 特定的高级数据类型的时候，Json 会因为没有标准而无法进行序列化。
会报如下错误：

5.Pickle

Pickle 和 Json 不同的是，Pickle 是 Python 专属的序列化方案，可以转化大多数 Python 的数据类型，并且储存方式是二进制(Byte Code)。二进制的储存方式只有机器才能理解，但是同时也保证了一定的数据隐秘性和高效性。

（1）序列化

import pickle
import datetime
abc_dict = {datetime.datetime(2019, 7, 18, 0, 0): 9682.24,
            datetime.datetime(2019, 7, 17, 0, 0): 9411.61,
            datetime.datetime(2019, 7, 16, 0, 0): 10858.7,
            datetime.datetime(2019, 7, 15, 0, 0): 10195.0,
            datetime.datetime(2019, 7, 14, 0, 0): 11378.23,
            datetime.datetime(2019, 7, 13, 0, 0): 11810.0,
            datetime.datetime(2019, 7, 12, 0, 0): 11338.9,
            datetime.datetime(2019, 7, 11, 0, 0): 12090.99,
            datetime.datetime(2019, 7, 10, 0, 0): 12577.85}

with open('abc.pk', 'wb') as file_to_write:
    pickle.dump(abc_dict, file_to_write)
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二进制的储存方式只有机器才能理解，保证了一定的数据隐秘性和高效性。

（2）反序列化

import pickle
import datetime
abc_dict = {datetime.datetime(2019, 7, 18, 0, 0): 9682.24,
            datetime.datetime(2019, 7, 17, 0, 0): 9411.61,
            datetime.datetime(2019, 7, 16, 0, 0): 10858.7,
            datetime.datetime(2019, 7, 15, 0, 0): 10195.0,
            datetime.datetime(2019, 7, 14, 0, 0): 11378.23,
            datetime.datetime(2019, 7, 13, 0, 0): 11810.0,
            datetime.datetime(2019, 7, 12, 0, 0): 11338.9,
            datetime.datetime(2019, 7, 11, 0, 0): 12090.99,
            datetime.datetime(2019, 7, 10, 0, 0): 12577.85}

with open('abc.pk', 'wb') as file_to_write:
    # pickle序列化，然后以二进制的形式存入文件中
    pickle.dump(abc_dict, file_to_write)

with open('abc.pk', 'rb') as file_to_read:
    # 以二进制的形式进行读取文件
    abc_dict_pk = pickle.load(file_to_read)
    print(abc_dict_pk)
    print(type(abc_dict_pk))
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6.总结

这里两个方法的行为都是在序列化数据，所以在调用函数上感觉完全一样。
但是本质上 Json 写入文件的是字符串，而 Pickle 则是把数据转化成了二进制，两个是完全不同的处理方案。

本文参考自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/87470851