序列化是指将数据结构或对象转换为一种可存储或传输的格式的过程，而反序列化则是将序列化后的数据重新转换为原始数据结构或对象的过程 。在Python中，序列化也是一种很重要的存储和传输数据的方式，因为它可以将复杂的数据结构转换为一种简单的格式，方便存储和传输 。本文将从多个角度分析Python中的序列化存储的方法 。
一、Python中的序列化模块
文章插图
Python中有很多序列化模块可供选择，比如pickle、json、msgpack、yaml等 。这些模块的功能都类似，都可以将Python中的数据结构转换为一种可以存储或传输的格式 。以下是对几个常用序列化模块的简单介绍 。
1. pickle
pickle 是 Python自带的序列化模块，它可以将 Python 中的数据结构序列化成一个字节流，然后将其存储到磁盘或者通过网络传输到其它机器 。pickle 可以序列化的对象类型包括：None、True、False、整数、浮点数、复数、字符串、字节、元组、列表、字典、集合、类、函数、方法、模块、对象等 。pickle 有一些缺点，比如它只能序列化 Python 中的对象，不能用于不同语言之间的数据转换，而且 pickle 序列化的数据格式可能会随着 Python 版本的升级而发生变化 。
2. json
json 是一种轻量级的数据交换格式，它可以将 Python 中的数据结构序列化为一个字符串，然后将其存储到磁盘或通过网络传输到其它机器 。json 可以序列化的对象类型包括：None、bool、int、float、str、list、dict 。json 序列化的数据格式是标准的，可以被其它语言的程序解析 。json 也有一些缺点，比如它不能序列化 Python 中的一些特殊对象，比如函数、方法等 。
3. msgpack
msgpack 是一种高效的二进制序列化格式，它可以将 Python 中的数据结构序列化为一个二进制字符串，然后将其存储到磁盘或通过网络传输到其它机器 。msgpack 可以序列化的对象类型包括：None、bool、int、float、str、list、dict、tuple、set 。msgpack 序列化的数据格式比 pickle 更紧凑，可以有效地节省存储空间和网络带宽 。
4. yaml
yaml 是一种易读易写的数据序列化格式，它可以将 Python 中的数据结构序列化为一个字符串，然后将其存储到磁盘或通过网络传输到其它机器 。yaml 可以序列化的对象类型包括：None、bool、int、float、str、list、dict、tuple、set 。yaml 序列化的数据格式比 json 更易读，而且支持注释，可以方便地进行配置文件的编写 。
二、Python中的序列化方法
在Python中，有多种方法可以进行序列化存储，包括文件存储、数据库存储、网络传输等 。以下是对几种常见的序列化方法的简单介绍 。
1. 文件存储
文件存储是最常见的一种序列化方法，它可以将序列化后的数据存储到磁盘上，以便以后读取和使用 。在Python中，可以使用pickle、json、msgpack、yaml等模块将数据序列化后写入文件，也可以使用相应的模块从文件中读取序列化后的数据并进行反序列化 。
以下是使用pickle模块进行文件存储的示例代码：
```
import pickle
# 序列化数据并写入文件
data = https://www.ycpai.cn/python/{'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'}
with open('data.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(data, f)
# 从文件中读取序列化后的数据并反序列化
with open('data.pkl', 'rb') as f:
data = https://www.ycpai.cn/python/pickle.load(f)
print(data)
```
2. 数据库存储
数据库存储是一种常用的序列化方法，它可以将序列化后的数据存储到数据库中，以便以后读取和使用 。在Python中，可以使用各种数据库（比如MySQL、SQLite、MongoDB等）的驱动程序，将数据序列化后存储到数据库中，也可以从数据库中读取序列化后的数据并进行反序列化 。
推荐阅读
- Excel表格中的Right函数如何使用呢？
- 寒露居家养生要点
- 如何计算合同中的实际损失
- 如何把Excel2013表格中的姓名按笔划排序？
- 使用Protocol Buffers的C语言拓展提速Python程序的示例
- 如何用命令提示符运行python？
- 详解Python的单元测试
- python3多线程中如何改写run函数？
- Python的Django框架可适配的各种数据库介绍
- 生活中的这些小事要慢慢来