Сериализация удобочитаемых объектов Python

Question

мне нужно хранить структуры Python, состоящие из списков/словарей, кортежей, в удобочитаемом формате.Идея похожа на использование чего-то похожего на соленый огурец, но маринованный огурец небезопасен для человека.Другие варианты, которые приходят мне на ум: ЯМЛ (через ПиЯМЛ и JSON (через простой json) сериализаторы.

Есть ли еще вариант, который приходит вам на ум?

Заранее спасибо.

Answer 1

В простых случаях на ум приходят pprint() и eval().

Используя ваш пример:

>>> d = {'age': 27,
...  'name': 'Joe',
...  'numbers': [1, 
...              2, 
...              3,
...              4,
...              5],
...  'subdict': {
...              'first': 1, 
...              'second': 2,
...               'third': 3
...              }
... }
>>> 
>>> from pprint import pprint
>>> pprint(d)
{'age': 27,
 'name': 'Joe',
 'numbers': [1, 2, 3, 4, 5],
 'subdict': {'first': 1, 'second': 2, 'third': 3}}
>>> 

Я бы дважды подумал, прежде чем исправить два требования с помощью одного и того же инструмента.Рассматривали ли вы возможность использовать Pickle для сериализации, а затем pprint() (или более причудливую программу просмотра объектов) для людей, просматривающих объекты?

Answer 2

Если это только Список Python, словарь и объект кортежа.- JSON это путь.Он удобен для чтения человеком, очень прост в обращении и не зависит от языка.

Осторожность:Кортежи будут преобразованы в списки в simplejson.

In [109]: simplejson.loads(simplejson.dumps({'d':(12,3,4,4,5)}))
Out[109]: {u'd': [12, 3, 4, 4, 5]}

Answer 3

Если вам нужно больше представлений, чем покрывает JSON, я настоятельно рекомендую проверить ПЁН (Нотация объектов Python)... хотя я считаю, что она ограничена версиями 2.6/3.0 и выше, поскольку она опирается на Аст модуль.Помимо других функций, он обрабатывает экземпляры пользовательских классов и рекурсивные типы данных, что больше, чем предоставляет JSON.

Answer 4

Вам следует проверить jsonpickle (https://github.com/jsonpickle/jsonpickle).Он запишет любой объект Python в файл JSON.Затем вы можете прочитать этот файл обратно в объект Python.Приятно то, что промежуточный файл очень читаем, потому что это json.

Answer 5

Что значит, это не читается человеком???;)

>>> d = {'age': 27, 
...   'name': 'Joe',
...   'numbers': [1,2,3,4,5],
...   'subdict': {'first':1, 'second':2, 'third':3}
... }
>>> 
>>> import pickle
>>> p = pickle.dumps(d)      
>>> p
"(dp0\nS'age'\np1\nI27\nsS'subdict'\np2\n(dp3\nS'second'\np4\nI2\nsS'third'\np5\nI3\nsS'first'\np6\nI1\nssS'name'\np7\nS'Joe'\np8\nsS'numbers'\np9\n(lp10\nI1\naI2\naI3\naI4\naI5\nas."

Хорошо, ну, может быть, это просто требует некоторой практики... или ты можешь схитрить...

>>> import pickletools 
>>> pickletools.dis(p)
    0: (    MARK
    1: d        DICT       (MARK at 0)
    2: p    PUT        0
    5: S    STRING     'age'
   12: p    PUT        1
   15: I    INT        27
   19: s    SETITEM
   20: S    STRING     'subdict'
   31: p    PUT        2
   34: (    MARK
   35: d        DICT       (MARK at 34)
   36: p    PUT        3
   39: S    STRING     'second'
   49: p    PUT        4
   52: I    INT        2
   55: s    SETITEM
   56: S    STRING     'third'
   65: p    PUT        5
   68: I    INT        3
   71: s    SETITEM
   72: S    STRING     'first'
   81: p    PUT        6
   84: I    INT        1
   87: s    SETITEM
   88: s    SETITEM
   89: S    STRING     'name'
   97: p    PUT        7
  100: S    STRING     'Joe'
  107: p    PUT        8
  110: s    SETITEM
  111: S    STRING     'numbers'
  122: p    PUT        9
  125: (    MARK
  126: l        LIST       (MARK at 125)
  127: p    PUT        10
  131: I    INT        1
  134: a    APPEND
  135: I    INT        2
  138: a    APPEND
  139: I    INT        3
  142: a    APPEND
  143: I    INT        4
  146: a    APPEND
  147: I    INT        5
  150: a    APPEND
  151: s    SETITEM
  152: .    STOP
highest protocol among opcodes = 0
>>> 

Вам все равно придется читать маринованный объект из файла, однако вам это не понадобится. load это.Итак, если это «опасный» объект, вы все равно сможете это выяснить, прежде чем делать load.Если вы застряли с pickle, это может быть хорошим вариантом для расшифровки того, что у вас есть.

Answer 6

Чтобы сначала использовать simplejson easy_install простой json:

import simplejson
my_structure = {"name":"Joe", "age":27, "numbers":[1,2,3,4,5], "subdict":{"first":1, "second":2, "third": 3}}
json = simplejson.dumps(my_structure)

в результате json будет:

{"age": 27, "subdict": {"second": 2, "third": 3, "first": 1}, "name": "Joe", "numbers": [1, 2, 3, 4, 5]}

Обратите внимание, что формат словаря почти не изменился, но вам следует выполнить этот шаг, чтобы убедиться в достоверности данных JSON.

Далее можно красиво распечатать результат:

import pprint
pprint.pprint(my_structure)

приводит к:

{'age': 27,
 'name': 'Joe',
 'numbers': [1, 2, 3, 4, 5],
 'subdict': {'first': 1, 'second': 2, 'third': 3}}

Answer 7

Есть АКСОН (текстовый) формат, объединяющий лучший JSON, XML и YAML.Формат AXON вполне читаем и относительно компактен.

Модуль Python (2.7/3.3-3.7) пиаксон поддерживает load(s)/dump(s) функциональность, включая итеративную loading/dumping.Это достаточно быстро, чтобы быть полезным.

Рассмотрим простой пример:

>>> d = {
     'age': 27, 'name': 'Joe', 
     'numbers': [1, 2, 3, 4, 5], 
     'subdict': {'first': 1, 'second': 2, 'third': 3}
    }
# pretty form
>>> axon.dumps(d, pretty=1)
{ age: 27
  name: "Joe"
  numbers: [1 2 3 4 5]
  subdict: {
    first: 1
    second: 2
    third: 3}}
# compact form
>>> axon.dumps(d)
{age:27 name:"Joe" numbers:[1 2 3 4 5] subdict:{first:1 second:2 third:3}}

Он также может обрабатывать несколько объектов в сообщении:

>>> msg = axon.dumps([{'a':1, 'b':2, 'c':3}, {'a':2, 'b':3, 'c':4}])
>>> print(msg)
{a:1 b:2 c:3} 
{a:2 b:3 c:4}
{a:3 b:4 c:5}

а затем загрузите их итеративно:

for d in axon.iloads(msg):
   print(d)