Python中的类的序列化与反序列化

# 章节一：理解类序列化与反序列化

1.1 什么是类序列化与反序列化
1.2 序列化与反序列化的作用及应用场景

## 章节二：Python中的类序列化与反序列化工具

序列化与反序列化是在数据存储、数据传输以及对象持久化等方面起着非常重要的作用。Python提供了多种类序列化与反序列化工具，其中包括JSON、Pickle和Yaml等。在本章节中，我们将深入探讨Python中的这些序列化与反序列化工具的具体用法与实践。
### 3. 章节三：使用JSON进行类序列化与反序列化

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，常用于前后端数据交互和存储。在Python中，我们可以使用内置的`json`模块来进行类的序列化与反序列化操作。

#### 3.1 使用json.dumps()方法进行序列化

在Python中，使用`json.dumps()`方法可以将对象序列化为JSON格式的字符串，示例代码如下：

import json

# 定义一个类
class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

# 创建一个Person对象
person = Person("Alice", 25)

# 将对象序列化为JSON字符串
json_string = json.dumps(person.__dict__)
print(json_string)

代码解释：
- 首先，我们定义了一个名为`Person`的类，该类具有`name`和`age`两个属性。
- 然后，我们创建了一个`Person`对象`person`，并使用`json.dumps()`方法将其序列化为JSON字符串。
- `person.__dict__`可以获取`person`对象的属性字典，方便序列化。

#### 3.2 使用json.loads()方法进行反序列化

通过`json.loads()`方法，我们可以将JSON格式的字符串反序列化为Python对象，示例代码如下：

import json

# 定义一个JSON字符串
json_string = '{"name": "Bob", "age": 30}'

# 将JSON字符串反序列化为Python对象
data = json.loads(json_string)

# 使用数据创建一个实例
person = Person(data['name'], data['age'])
print(person.name)
print(person.age)

代码解释：
- 首先，我们定义了一个JSON格式的字符串`json_string`，其中包含`name`和`age`两个属性。
- 然后，通过`json.loads()`方法将JSON字符串反序列化为Python对象`data`。
- 最后，我们使用`data`中的数据创建了一个新的`Person`实例，并打印了其属性值。

#### 3.3 处理自定义类的序列化与反序列化

在实际应用中，可能会遇到需要序列化自定义类的情况，我们可以通过自定义`json.JSONEncoder`类来实现自定义类的序列化。

import json

# 自定义JSON编码器
class CustomJSONEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, Person):
            return obj.__dict__