详解Python 序列化结果

Python序列化结果的完整攻略如下：

什么是Python序列化？

在计算机科学中，序列化是指将数据结构或对象状态转换为可存储或传输的格式的过程。在Python中，序列化通常是指将Python对象转换为字节流，以便在网络上发送或存储到磁盘上。

常用的Python序列化方式有两种：

pickle：Python标准库中的一个序列化工具，可以将Python对象转换为流储存在文件中，也可以从文件中反序列化恢复Python对象。
json：JavaScript Object Notation的缩写，是一种轻量级的数据交换格式，可读性较高。在Python中，可以使用json模块实现Python对象和json格式数据之间的转换。

使用pickle序列化一个Python对象非常简单，可以使用pickle模块中的dump方法将Python对象序列化到文件中。以下是一个示例：

import pickle

d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
with open('data.pickle', 'wb') as f:
    pickle.dump(d, f)

这段代码将一个字典对象d序列化到一个名为data.pickle的文件中。第一个参数是要序列化的对象，第二个参数是写入的文件对象。可以使用二进制模式('wb')打开文件。

从文件中读取pickle序列化后的数据并恢复为Python对象也非常简单。可以使用pickle模块中的load方法将数据加载到内存中。以下是一个示例：

import pickle

with open('data.pickle', 'rb') as f:
    d = pickle.load(f)
    print(d)

这段代码从data.pickle文件中读取序列化后的数据，并将其加载到Python对象d中。使用二进制模式('rb')打开文件。

Python对象序列化为json格式的数据也很简单，可以使用json模块中的dumps方法将Python对象转换为json格式数据。以下是一个示例：

import json

d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
json_data = json.dumps(d)
print(json_data)

这段代码将一个字典对象d序列化为json格式的数据，并打印到屏幕上。使用dumps方法时，默认情况下会将json数据使用unicode编码，可以通过设置ensure_ascii参数为False来关闭。

从json格式的数据中恢复Python对象也很简单，可以使用json模块中的loads方法将json格式的数据加载到Python对象中。以下是一个示例：

import json

json_data = '{"a":1,"b":2,"c":3}'
d = json.loads(json_data)
print(d)

这段代码将一个json格式的字符串json_data，并将其加载为Python对象d。使用loads方法时，需要将json数据作为字符串参数传入。