Python序列化与反序列化详解（小白也能轻松掌握的pickle和JSON用法）

方法一：使用pickle模块进行序列化

pickle 是Python内置的标准库，专门用于对Python对象进行二进制序列化。它支持几乎所有Python数据类型（如列表、字典、类实例等）。

1. 序列化（dump / dumps）

import pickle# 要序列化的数据data = {    'name': '小明',    'age': 25,    'skills': ['Python', '数据分析']}# 方法1：写入文件（使用 dump）with open('data.pkl', 'wb') as f:    pickle.dump(data, f)# 方法2：转为字节字符串（使用 dumps）serialized_data = pickle.dumps(data)print(serialized_data)  # 输出的是二进制字节

2. 反序列化（load / loads）

import pickle# 从文件读取并反序列化with open('data.pkl', 'rb') as f:    restored_data = pickle.load(f)    print(restored_data)# 从字节字符串反序列化original_data = pickle.loads(serialized_data)print(original_data)

⚠️ 注意：pickle 仅适用于Python环境，且存在安全风险——不要反序列化不可信的数据！

方法二：使用JSON进行序列化

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级、语言无关的数据交换格式，广泛用于Web开发和API通信。Python通过内置的 json 模块支持JSON序列化。

1. 序列化（dump / dumps）

import jsondata = {    'name': '小明',    'age': 25,    'skills': ['Python', '数据分析']}# 写入JSON文件with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)# 转为JSON字符串json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)print(json_str)

2. 反序列化（load / loads）

import json# 从文件读取with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:    restored = json.load(f)    print(restored)# 从字符串解析original = json.loads(json_str)print(original)

pickle vs JSON：如何选择？

总结

通过本教程，你已经掌握了 Python序列化 和 Python反序列化 的核心概念，并学会了如何使用 pickle模块 和 JSON序列化 来处理数据。记住：

• 内部Python程序间通信 → 优先考虑 pickle
• Web API、跨语言系统 → 必须使用 JSON

希望这篇教程能帮助你轻松上手序列化操作！如有疑问，欢迎在评论区交流。