[CS 지식] Serialization의 개념과 예제

 

 

Serialization에 대해 들어보셨나요?

얼핏 들어만 본 막연한 단어였을 것입니다.

이번 포스팅에서 Serialization의 개념과 예제를 살펴보겠습니다.

 

 

목차

📃 Serialization 개념

📃 Serialization 예제 (python-pickle)

📃 Serialization 종류과 각 장단점

 

 

 

Serialization 개념

 

📌 정의

 

Serializaiton을 직역하면 '직렬화'입니다.

개발자가 생성한 객체(object)를 byte 타입으로 변환하는 기술입니다.

 

 

📌 왜 byte 타입으로 변환하는가?

 

한 프로그램 내에서 객체를 사용한다면 굳이 byte 타입으로 변환할 이유가 없습니다. 하지만 소프트웨어는 여러 프로그램과 외부 통신들이 서로 상호작용하며 작동합니다. 상호작용을 위해선 객체를 저장/전송할 수 있게 특정 포맷으로 변형해줘야 합니다. 여기서 특정 포맷으로 변형하는 것이 Serialization입니다.

 

 

 

 

📌 Deserialization은 무엇인가?

 

Serailization을 통해 특정 포맷으로 변경했다면, 나중에 다시 사용하고 싶을 땐 원상태로 복구시켜야 합니다. 이 복구 작업을 Deserialization이라고 합니다.

 

 

 

 

 

Serialization 예제 (python-pickle)

 

📌 Python의 pickle

 

Python의 pickle이 Serialization 작업 중 하나입니다.

데이터의 타입 변경 없이 pickle을 통해 클래스, 변수 등 다양한 객체들을 저장하고, 불러낼 수 있습니다.

바로 예제 코드를 살펴보겠습니다.

 

 

📌 pickle 예제 코드

 

(1) import pickle

import pickle

 

 

(2) 원하는 객체 생성

class player:
    def __init__(self, name, height, weight):
        self.name = name;
        self.height = height;
        self.weight = weight;
    
    def introduce(self):
        print(f"선수 이름 : {self.name}")
        print(f"선수 키 : {self.height}")
        print(f"선수 몸무게 : {self.weight}")

nadal = player("나달", 185, 85)

 

 

 

(3) pickle을 통해 Serialization(입력) - pickle.dump(data, file)

with open("player.txt", 'wb') as f:
	pickle.dump(nadal, f)

 

 

(4) pickle을 통해 Deserialization(로드) - pickle.load(file)

with open("player.txt", 'rb') as f:
	nadal_2 = pickle.load(f)

 

 

(5) 활용하기

pickle로 Serailization 하기 전의 객체와 똑같이 작동함을 확인할 수 있습니다.

nadal_2.introduce()


선수 이름 : 나달
선수 키 : 185
선수 몸무게 : 85

 

📍 pickle로 load 할 경우, 반드시 pickle.dump 한 파일로 진행해야 합니다.

 

 

 

 

Serialization 종류과 각 장단점

 

Python과 친숙한 대표적인 3가지 Serailization을 알아보겠습니다.

 

 

📌 JSON

JavaScript Object Notation의 줄임말로, Javascript 객체 문법으로 구조화된 데이터를 표현하기 위한 문자 기반의 표준 포맷입니다. 웹 애플리케이션 등에서 데이터를 전송할 때 사용합니다. 

{
	"이름" : "값",
    	"키" : 키값,
    	"몸무게" : 몸무게값
}

 

장점

1. 문자열 형태로 존재하기 때문에 읽고 쓰기가 쉽습니다.

2. 다른 언어에서 구현하기 쉽습니다.

 

단점

1. 웹 브라우저가 주가 되는 환경, Javascript가 연동하는 환경 위주로 퍼지고 있다.

2. 그렇지 않은 곳에선 JSON 안 써도 문제없습니다.

 

 

 

📌 CSV

표 형태의 데이터를 저장하는 파일 형식입니다.

하나의 CSV 파일은 하나의 독립된 2차원 데이터를 나타냅니다.

각 줄은 하나의 행에 해당하고, 각 열 사이에는 쉼표(,)를 넣어 구분합니다.

이름, 키, 몸무게
나달, 185, 85
페더러, 184, 78

장점

1. 직관적으로 나타냈기에 이해하기 쉽다.

2. 별다른 parser/encoder가 필요 없다.

3. 용량이 적다. 

 

단점

1. 데이터에 쉼표가 포함되어 있을 경우 취급하기 곤란하다.

2. 데이터 오염에 대단히 취약한 포맷이다.

3. 따라서 데이터 교환 포맷으로 XML, JSON을 쓴다.

 

 

 

📌 Pickle

python에서만 사용할 수 있는 직렬화입니다.

연속적인 데이터를 binary 형식으로 저장합니다.

b'\x80\x03}q\x00(X\x04\x00\x00\x00nameq\x01X\x03\x00\x00\x00leeq\

장점

1. 객체(클래스, 변수 등)를 데이터로 저장할 수 있으며, 원본 그대로 load가 가능합니다.

 

단점

1. 사람이 읽을 수 없습니다. pickle 포맷의 데이터를 직접적으로 수정할 수 없습니다.

2. python에서만 사용할 수 있으므로 사용 범위가 제한됩니다.

3. 악의적인 데이터의 경우, 역직렬화를 하면 시스템이 피해를 입을 수 있습니다.

 

📍 pickle 안에 시스템 명령어를 숨겨놓고 덫을 기다리면...

 

 

 

 

결론

Serailization은 어떻게 보면 하나의 파일 포맷 방식입니다. 

간단하게 보고 넘어갈 수도 있겠지만, Data 산업에서 아주 중요한 부분입니다. 어떤 Serialization을 사용하냐에 따라 파일의 용량, 편의성이 크게 달라질 수 있기 때문입니다. 어떤 Serialization을 쓸 것인지 충분히 고민하고 코드를 짜는 것이 효율적이고 빠른 프로그램을 설계하는데 큰 도움이 될 것입니다.