Python中IO流和对象序列化详解

什么是IO流

在计算机科学中，数据流是指在程序中用来表示信息的抽象概念。位于不同设备或程序之间的数据流可以调度或者转换，目的是完成某种特定任务。

在Python中，IO流是在程序之间传输数据的抽象概念，包括读取文件、写入文件、网络通信等操作。Python提供了丰富的内置模块，如os、sys和io等，用于操作和管理IO流。通常情况下，Python的IO流分为输入流和输出流两种。输入流用于从外部读取数据，输出流用于向外部写入数据。

如何进行IO流的操作

读取文件

在Python中，我们可以使用open()函数来读取文件。

with open("example.txt") as file:
    data = file.read()
print(data)

其中，with语句用于自动关闭文件，在代码块执行完毕后释放文件句柄以及与其相关的资源和缓存。open()函数以只读模式打开文件，读取文件内容并将其存储到字符串变量data中。最后，将变量data打印出来。

写入文件

在Python中，我们可以使用open()函数来写入文件。

data = "这是一条测试数据"
with open("example.txt", "w") as file:
    file.write(data)

其中，with语句用于自动关闭文件，在代码块执行完毕后释放文件句柄以及与其相关的资源和缓存。open()函数以写入模式打开文件，并将字符串变量data写入到文件中。如果文件不存在，则会自动创建一个新的文件。

什么是对象序列化

在Python中，对象序列化是指将内存中的对象转换成可存储或可传输的格式的过程。通常情况下，我们将对象序列化成一系列二进制数据存储在持久化存储介质中，如文件或数据库。当需要使用这些对象时，我们将它们反序列化为原始的Python对象。Python中的pickle模块提供了对对象序列化和反序列化的支持。Python的pickle模块可以将任何纯Python对象序列化为一系列字节，并且可以将这些字节反序列化为一个新的Python对象，反之亦然。

如何进行对象序列化操作

序列化对象

在Python中，我们可以使用pickle模块的dumps()函数将Python对象序列化为字节。

import pickle

data = {'name': '张三', 'age': 20, 'sex': '男'}
bytes_data = pickle.dumps(data)
print(bytes_data)

其中，data是一个Python对象，包含了name、age和sex三个属性。pickle.dumps()函数将data对象序列化成字节，并将结果存储到bytes_data变量中。最后，我们将这个变量打印出来。

反序列化对象

在Python中，我们可以使用pickle模块的loads()函数将字节反序列化为Python对象。

import pickle

bytes_data = b'\x80\x04\x95#\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00}\x94(\x8c\x04name\x94\x8c\x06\xe5\xbc\x8f\xe4\xb8\x89\x94\x8c\x03age\x94K\x14\x8c\x03sex\x94\x8c\x03\xe7\x94\xba\xe7\x94\xb8\x94\x86\x94\x8c\x04post\x94N\x8c\x04work\x94N\x8c\x04memo\x94N\x8c\x06height\x94Ni.'
data = pickle.loads(bytes_data)
print(data)

其中，bytes_data是一个字节串，包含了一个被序列化的Python对象。pickle.loads()函数将这个字节串反序列化成一个新的Python对象，并将结果存储到data变量中。最后，我们将这个变量打印出来。