python反序列化

0x00 简介

什么叫序列化：将原本的字典、列表等内容转换成一个字符串的过程就叫做序列化。字符串是有顺序的，普遍所说的序列化都是转向一个字符串的过程。

在写文件（数据存储）、网络上传输（只能传bytes）时只能对字符串进行操作，所以基于这些情况必须把“字典”等转为字符串才行。

序列化的目的：

1、以某种存储形式使自定义对象持久化

2、将对象从一个地方传递到另一个地方。

3、使程序更具维护性。

# 从数据类型 –> 字符串的过程 序列化

# 从字符串 –> 数据类型的过程 反序列化

几个重要的模块：json、pickle、shelve ，其中json和pickle专门处理json格式

0x01 json模块

json   模块提供了四个方法： dumps、dump、loads、load

python的基本数据类型：数字int，布尔值bool，字符串str，列表list，元组tuple，字典dict

（1）dumps和dump   序列化方法

dumps：将python的基本数据类型序列化为字符串
dump ：将python的基本数据类型序列化成字符串并写入文件中

>>> import json
>>> json.dumps([])#dumps可以格式化所有的基本数据类型为字符串
'[]'
>>> list = ['1','2','3']#列表中元素双引号包裹也是下面结果输出
>>> json.dumps(list)#列表
'["1", "2", "3"]'         
>>> json.dumps(1)#数字
'1'
>>> json.dumps('1')#字符串
'"1"'
>>> dict = {"name":"purplet","age":23}
>>> json.dumps(dict)#字典
'{"name": "purplet", "age": 23}'
>>> tup = (1, 2, 3, 4, 5 )#元组
>>> json.dumps(tup)
'[1, 2, 3, 4, 5]'      

​从上面的转换中也可以看出输出的结果全都是字符串类型

import json
a = {"name":"purplet", "age":20}
with open("test.json", "w", encoding='utf-8') as f:
    # indent 超级好用，格式化保存字典，默认为None，不进行格式化,当indent小于等于0时格式化为零个空格
    f.write(json.dumps(a),indent=4)
    # json.dump(a,f,indent=4)   # 和上面的效果一样

​输出：

{
    "name": "purplet",
    "age": 20
}

当写入的字典格式文件中存在中文时，如果不加上ensure_ascii=False，默认会将其转换为unicode编码

import json
a = {"name":"张三", "age":18}
with open("test.json", "w", encoding='utf-8') as f:
    # indent 超级好用，格式化保存字典，默认为None，不进行格式化,当indent小于等于0时格式化为零个空格
    f.write(json.dumps(a,ensure_ascii=False,indent=4))
    # json.dump(a,f,indent=4)   # 和上面的效果一样

（2）loads 和 load反序列化方法

loads 反序列化：将字符串反序列化成python的基本数据类型
load 反序列化：读取文件字符串，反序列化成python的基本数据类型

import json
#字典
dict_str = '{"k1":"v1","k2":"v2"}'
dict_json = json.loads(dict_str)
print(dict_json)
print(type(dict_json))
#整形
number_str = '1'
number_json = json.loads(number_str)
print(number_json)
print(type(number_json))
#列表
list_str = '[1,2,3]'
list_jaon = json.loads(list_str)
print(list_jaon)
print(type(list_jaon))
#元组
#元组与列表一致

输出：

{'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}
<class 'dict'>
1
<class 'int'>
[1, 2, 3]
<class 'list'>

​ 从上面的转换中也可以看出输出的结果全都是python数据类型

import json

f = open('test.json','r',encoding='utf-8')#内容包含中文需编码utf-8
res = json.load(f)
print(res)

输出：{‘name’: ‘张三’, ‘age’: 18}

json强调：json格式没有单引号，只有双引号

0x02 pickle模块

该模块同样具备load loads dump dumps四个方法

import pickle

dic = {'name': 'purplet', 'age': 20, 'sex': 'male'}

print(type(dic))  # <class 'dict'>

j = pickle.dumps(dic)
print(type(j))  # <class 'bytes'>

f = open('序列化对象_pickle', 'wb')  # 注意是w是写入str,wb是写入bytes,j是'bytes'
f.write(j)  # -------------------等价于pickle.dump(dic,f)

f.close()
# -------------------------反序列化
import pickle

f = open('序列化对象_pickle', 'rb')

data = pickle.loads(f.read())  # 等价于data=pickle.load(f)

print(data['age'])#20

同时文件的读写都是byte类型，而且对于pickle来讲可以分次序列化/反序列化（json这样就会报错）。

import pickle
import time
struct_time1 = time.localtime(100000000)
struct_time2 = time.localtime(200000000)
f = open('pickle_text','wb')
pickle.dump(struct_time1,f)#同json模块一样不加s的对文件操作
pickle.dump(struct_time2,f)
f.close()
#文件中内容
# �ctime
# struct_time
# q (M�KKKK.K(KK>K tq
}q(X   tm_zoneqX   ?D1¨²¡À¨º¡Á?¨º¡À??qX       tm_gmtoffqM�pu�qRq.�ctime
# struct_time
# q (M�KKKK!KK
K}K tq
}q(X   tm_zoneqX   ?D1¨²¡À¨º¡Á?¨º¡À??qX       tm_gmtoffqM�pu�qRq.
f = open('pickle_text','rb')
struct_time1 = pickle.load(f)
struct_time2 = pickle.load(f)
print(struct_time1)
print(struct_time2)

文章参考Root师傅的博客：https://shawroot.cc/archives/901