Serialización con JSON
Aprende a guardar y comunicar objetos de Python usando JSON: dumps/loads, archivos con dump/load y serialización de objetos personalizados con JSONEncoder y object_hook.
info
¿Por qué serializar?
Todo lo que un computador almacena vive como bytes (secuencias de 8 bits). Pero nuestros programas trabajan con objetos: listas, diccionarios, instancias de clases. ¿Qué pasa cuando queremos guardar esa estructura en un archivo para leerla más tarde, o enviarla a otro programa a través de la red?
Serializar es transformar un objeto en memoria a una secuencia de bytes (o texto) que se puede guardar o transmitir. Deserializar es el proceso inverso: reconstruir el objeto a partir de esa secuencia.
Necesitamos un formato común que ambos lados (el que guarda y el que lee) entiendan. Uno de los más usados es JSON.
JSON (JavaScript Object Notation) es un formato de texto estándar para intercambiar datos. Es human-readable (legible por humanos) y entendido por casi todos los lenguajes, por eso es la base de gran parte de la comunicación entre programas en internet.
Nota
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data_object
dumps y loads: serializar strings
El módulo json ofrece dos funciones para trabajar con strings:
json.dumps(obj)→ recibe un objeto y retorna un string en formato JSON.json.loads(s)→ recibe un string JSON y retorna el objeto Python.
python
import json lista = ['a', 1, 3, 'hola']lista_serializada = json.dumps(lista) print(lista_serializada) # '["a", 1, 3, "hola"]'print(type(lista_serializada)) # <class 'str'>Ojo: JSON no distingue todos los tipos de Python. Varios objetos comparten una misma representación, así que al deserializar no siempre recuperas el tipo original:
| Python | JSON | Al deserializar vuelve como |
|---|---|---|
dict | object | dict |
list, tuple | array | list |
str | string | str |
int, float | number | int / float |
True / False | true / false | bool |
None | null | None |
Una tupla se serializa como un array JSON, y al deserializar vuelve como lista, no como tupla. JSON no tiene un tipo 'tupla'.
Cuidado
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terminal
dump y load: trabajar con archivos
Las funciones dump y load (sin la s) hacen lo mismo, pero directamente sobre archivos:
json.dump(obj, archivo)→ escribe el objeto serializado en un archivo abierto.json.load(archivo)→ lee y deserializa el contenido de un archivo abierto.
python
import jsonfrom os import path lista = [1, 2, 3, 7, 8, 3] # Guardar en discowith open(path.join('data', 'mi_lista.json'), 'w') as archivo: json.dump(lista, archivo) # Leer desde discowith open(path.join('data', 'mi_lista.json'), 'r') as archivo:architecture
Objetos personalizados: JSONEncoder
JSON solo sabe serializar tipos básicos (int, str, float, bool, list, dict, None). Si intentas serializar una instancia de una clase propia, obtienes un TypeError.
Para enseñarle a json cómo convertir nuestros objetos, creamos una clase que hereda de json.JSONEncoder y sobrescribe el método default. Este método recibe el objeto que json no supo serializar y debe retornar algo que sí sea serializable (típicamente un dict).
python
import json class Mascota: def __init__(self, nombre, edad, especie): self.nombre = nombre self.edad = edad self.especie = especie class MascotaEncoder(json.JSONEncoder): def default(self, obj): if isinstance(obj, Mascota):schema
Deserialización: object_hook
Para el camino inverso —convertir un JSON de vuelta en una instancia de nuestra clase— usamos el parámetro object_hook de loads/load.
object_hook recibe una función que toma un dict (resultado de deserializar un objeto JSON) y retorna lo que queramos: una instancia, una lista, un número, etc.python
import json def mascota_hook(diccionario): return Mascota( diccionario['nombre'], diccionario['edad'], diccionario['especie'], ) json_string = '{"nombre": "Luna", "edad": 8, "especie": "Gato"}'mascota = json.loads(json_string, object_hook=mascota_hook)