UNSERALISIEREN 'verschachtelte' Arrays in Python

Question

Ich habe versucht, ein Array aus meinem Python-Skript zu derialisieren. Ich habe einige Erweiterungen Python (wie Scott Hurring Version: http://hurring.com/scott/code/python/serialize/) gefunden, die wie einfache Datenstrukturen unserialize:

a:2:{s:7:"version";s:3:"457";s:12:"version_beta";s:3:"461";}; 

Meine Daten wie diese (Paar verschachtelter Arrays) aussieht:

5:a:{i:17;s:2:"36";i:26;a:1:{i:0;s:2:"44";}i:18;s:0:"";i:24;s:0:"";i:19;a:1:{i:0;s:2:"40";}}s:3:"qty";s:1:"1";}s:7:"options";a:3:{i:0;a:7:{s:5:"label";s:13:"Build options";s:5:"value";s:35:"Place headset, leave fork untouched";s:11:"print_value";s:35:"Place headset, leave fork untouched";s:9:"option_id";s:2:"17";s:11:"option_type";s:5:"radio";s:12:"option_value";s:2:"36";s:11:"custom_view";b:0;}i:1;a:7:{s:5:"label";s:22:"Front derailleur mount";s:5:"value";s:33:"Frame with front derailleur mount";s:11:"print_value";s:33:"Frame with front derailleur mount";s:9:"option_id";s:2:"26";s:11:"option_type";s:8:"checkbox";s:12:"option_value";s:2:"44";s:11:"custom_view";b:0;}i:2;a:7:{s:5:"label";s:18:"Pre-order discount";s:5:"value";s:22:"10% pre-order discount";s:11:"print_value";s:22:"10% pre-order discount";s:9:"option_id";s:2:"19";s:11:"option_type";s:8:"checkbox";s:12:"option_value";s:2:"40";s:11:"custom_view";b:0;}}s:14:"bundle_options";a:2:{i:24;a:3:{s:9:"option_id";s:2:"24";s:5:"label";s:6:"Tiller";s:5:"value";a:1:{i:0;a:3:{s:5:"title";s:11:"Tiller 90";s:3:"qty";i:1;s:5:"price";d:0;}}}i:22;a:3:{s:9:"option_id";s:2:"22";s:5:"label";s:22:"Seat size and material";s:5:"value";a:1:{i:0;a:3:{s:5:"title";s:12:"Seat (large)";s:3:"qty";i:1;s:5:"price";d:0;}}}}s:20:"product_calculations";i:1;s:13:"shipment_type";s:1:"0";} 

In PHP ich kann einfach diese unserialize und ein paar verschachtelten Arrays erhalten:

Array 
(
    [info_buyRequest] => Array 
     (
      [uenc] => aHR0cDovL3d3dy5yYXB0b2Jpa2UubmwvYmlrZXMvbWlkLXJhY2VyL21kaS1yYWNlci1mcmFtZS1raXQuaHRtbD9fX19TSUQ9VSZvcHRpb25zPWNhcnQ, 
      [product] => 171 
      [related_product] => 
      [bundle_option] => Array 
       (
        [22] => 69 
        [24] => 74 
       ) 

      [options] => Array 
       (
        [17] => 36 
        [26] => Array 
         (
          [0] => 44 
         ) 

        [18] => 
        [24] => 
        [19] => Array 
         (
          [0] => 40 
         ) 

       ) 

      [qty] => 1 
     ) 

    [options] => Array 
     (
      [0] => Array 
       (
        [label] => Build options 
        [value] => Place headset, leave fork untouched 
        [print_value] => Place headset, leave fork untouched 
        [option_id] => 17 
        [option_type] => radio 
        [option_value] => 36 
        [custom_view] => 
       ) 

      [1] => Array 
       (
        [label] => Front derailleur mount 
        [value] => Frame with front derailleur mount 
        [print_value] => Frame with front derailleur mount 
        [option_id] => 26 
        [option_type] => checkbox 
        [option_value] => 44 
        [custom_view] => 
       ) 

      [2] => Array 
       (
        [label] => Pre-order discount 
        [value] => 10% pre-order discount 
        [print_value] => 10% pre-order discount 
        [option_id] => 19 
        [option_type] => checkbox 
        [option_value] => 40 
        [custom_view] => 
       ) 

     ) 

    [bundle_options] => Array 
     (
      [24] => Array 
       (
        [option_id] => 24 
        [label] => Tiller 
        [value] => Array 
         (
          [0] => Array 
           (
            [title] => Tiller 90° 
            [qty] => 1 
            [price] => 0 
           ) 

         ) 

       ) 

      [22] => Array 
       (
        [option_id] => 22 
        [label] => Seat size and material 
        [value] => Array 
         (
          [0] => Array 
           (
            [title] => Seat (large) 
            [qty] => 1 
            [price] => 0 
           ) 

         ) 

       ) 

     ) 

    [product_calculations] => 1 
    [shipment_type] => 0 
) 

Allerdings kann ich nicht herausfinden, wie diese oder eine ähnliche Struktur in Python erhalten?

Danke für die Hilfe beim Vorschlagen von JSON und Gurke. Ich habe das versucht und seltsame Fehler bekommen.

Wenn ich dieses kleine Skript verwenden:

import pickle 
import json 

data = 'a:2:{s:7:"version";s:3:"457";s:12:"version_beta";s:3:"461";};' 

my_array = json.loads(data) 

print my_array 

Dann bekomme ich:

File "unser.py", line 8, in <module> 
    my_array = json.loads(data) 
File "/usr/lib/python2.6/json/__init__.py", line 307, in loads 
    return _default_decoder.decode(s) 
File "/usr/lib/python2.6/json/decoder.py", line 319, in decode 
    obj, end = self.raw_decode(s, idx=_w(s, 0).end()) 
File "/usr/lib/python2.6/json/decoder.py", line 338, in raw_decode 
    raise ValueError("No JSON object could be decoded") 
ValueError: No JSON object could be decoded 

Wenn ich json.loads tauschen für pickle.loads ich:

Traceback (most recent call last): 
File "unser.py", line 8, in <module> 
    my_array = pickle.loads(data) 
File "/usr/lib/python2.6/pickle.py", line 1374, in loads 
    return Unpickler(file).load() 
File "/usr/lib/python2.6/pickle.py", line 858, in load 
    dispatch[key](self) 
File "/usr/lib/python2.6/pickle.py", line 1180, in load_append 
    value = stack.pop() 
IndexError: pop from empty list 

ich natürlich bin fehlt etwas dummes hier ...

Answer 1

Es gibt ein Modul für die Serialisierung in der stdlib, genannt pickle.

Das Beizmodul implementiert einen grundlegenden, aber leistungsstarken Algorithmus zum Serialisieren und Deinserialisieren einer Python-Objektstruktur. "Beizen" ist der Prozess, bei dem eine Python-Objekthierarchie in einen Bytestrom umgewandelt wird, und "Entpacken" ist die umgekehrte Operation, bei der ein Bytestrom wieder in eine Objekthierarchie umgewandelt wird.

>>> # example for serializing a dict into a file ... 
>>> import pickle 
>>> pickle.dump({"Hello" : ["World", "Moon"]}, open("/tmp/test.pkl", "wb")) 
>>> pickle.load(open("/tmp/test.pkl", "rb")) 
{'Hello': ['World', 'Moon']} 

Da auch Python 2.6 gibt es eine json module im stdlib, die als leichte Datenaustauschformat verwendet werden kann.

Answer 2

Nun, ich habe die Lösung gefunden. Ich benutze jetzt ein Modul phpserialize (http://pypi.python.org/pypi/phpserialize), das gut funktioniert. Es stellte sich heraus, dass meine ursprünglichen eingehenden Daten keine UTF-Zeichen enthielten, also musste ich zuerst konvertieren.

lleto