python3_pickle模块详解

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python3_pickle模块详解相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

python3 pickle持久化的储存数据。

python程序运行中得到了一些字符串,列表,字典等数据,想要长久的保存下来,方便以后使用,而不是简单的放入内存中关机断电就丢失数据。python模块大全中pickle模块就排上用场了, 他可以将对象转换为一种可以传输或存储的格式。

pickle对象串行化

  • pickle模块将任意一个python对象转换成一系统字节的这个操作过程叫做串行化对象;

pickle与cpickle比较

  • pickle完全用python来实现的,cpickle用C来实现的,cpickle的速度要比pickle快好多倍,电脑中如果有cpickle的话建议使用cpickle。

pickle模块中常用的函数:

  1. pickle.dump(obj, file, [,protocol])
    • 含义:pickle.dump(对象,文件,[使用协议])
    • 将要持久化的数据“对象”,保存到“文件”中,使用有3种协议,索引0为ASCII,1为旧式二进制,2为新式二进制协议,不同之处在于2要更高效一些。
    • 默认dump方法使用0做协议
  2. pickle.load(file)
    • 含义:pickle.load(文件),将file中的对象序列化读出。
    • 从“文件”中读取字符串,将他们反序列化转换为python的数据对象,可以像操作数据类型的这些方法来操作它们;  
  3. pickle.dumps(obj[, protocol])
    • 函数的功能:将obj对象序列化为string形式,而不是存入文件中。
    • obj:想要序列化的obj对象。
    • protocal:如果该项省略,则默认为0。如果为负值或HIGHEST_PROTOCOL,则使用最高的协议版本。
  4. pickle.loads(string)
    • 函数的功能:从string中读出序列化前的obj对象。
    • string:文件名称。

dump() 与 load() 相比 dumps() 和 loads() 还有另一种能力:dump()函数能一个接一个地将几个对象序列化存储到同一个文件中,随后调用load()来以同样的顺序反序列化读出这些对象。

 

pickle实例代码:

1、一个字典a,用dumple()存储到本地文件,所存数据的格式就是字典,而普通的file.write()写入文件的是字符串。读取时,load()返回的是一个字典,file.read()返回的是一个字符串。

 1 import pickle
 2 
 3 
 4 a = {" name ": "Tom", "age": "40"}
 5 with open(text.txt, wb) as file:
 6     pickle.dump(a, file)
 7 
 8 with open(text.txt, rb) as file2:
 9     b = pickle.load(file2)
10 
11 print(type(b))
12 print(b)

执行结果:

/usr/bin/python3.5 /home/rxf/python3_1000/1000/python3_server/python_pickle/example.py
<class dict>
{age: 40,  name : Tom}

2、一个列表info,用 pickle.dumps()方法将info序列化为string形式,而不是存入文件中。用pickle.loads()方法从string(文件名称data1)读出序列化前的对象。

 1 import pickle
 2 import pprint
 3 
 4 info = [1, 2, 3, abc, ilovepython]
 5 print(原始数据:)
 6 pprint.pprint(info)
 7 
 8 data1 = pickle.dumps(info)
 9 data2 = pickle.loads(data1)
10 
11 print("序列化:%r" % data1)
12 print("反序列化: %r" % data2)

执行结果:

/usr/bin/python3.5 /home/rxf/python3_1000/1000/python3_server/python_pickle/demo1.py
原始数据:
[1, 2, 3, abc, ilovepython]
序列化:b\x80\x03]q\x00(K\x01K\x02K\x03X\x03\x00\x00\x00abcq\x01X\x0b\x00\x00\x00ilovepythonq\x02e.
反序列化: [1, 2, 3, abc, ilovepython]

Process finished with exit code 0

3、pickle模块主要函数实例

 1 # pickle模块主要函数的应用举例
 2 import pickle
 3 import pprint
 4 
 5 dataList = [[8, 1, python],
 6             [8, 1, python],
 7             [8, 0, python],
 8             [8, 1, C++],
 9             [8, 1, C++]]
10 dataDic = {0: [1, 2, 3, 4],
11            1: (a, b),
12            2: {c: yes, d: no}}
13 print("原始数据dataList:")
14 pprint.pprint(dataList)
15 print(\n)
16 print("原始数据dataDic:")
17 pprint.pprint(dataDic)
18 
19 # 使用dump()将数据序列化到文件中
20 fw = open(dataFile.txt, wb)
21 # Pickle the list using the highest protocol available.
22 pickle.dump(dataList, fw)
23 # Pickle dictionary using protocol 0.
24 pickle.dump(dataDic, fw)
25 fw.close()
26 
27 # 使用load()将数据从文件中序列化读出
28 fr = open(dataFile.txt, rb)
29 data1 = pickle.load(fr)
30 print(\n+"反序列化1:%r" % data1)
31 data2 = pickle.load(fr)
32 print("反序列化2:%r" % data2 + \n)
33 fr.close()
34 
35 # 使用dumps()和loads()举例
36 p = pickle.dumps(dataList)
37 print(pickle.loads(p))
38 p = pickle.dumps(dataDic)
39 print(pickle.loads(p))

执行结果:

/usr/bin/python3.5 /home/rxf/python3_1000/1000/python3_server/python_pickle/demo2.py
原始数据dataList:
[[8, 1, python],
 [8, 1, python],
 [8, 0, python],
 [8, 1, C++],
 [8, 1, C++]]


原始数据dataDic:
{0: [1, 2, 3, 4], 1: (a, b), 2: {c: yes, d: no}}

反序列化1:[[8, 1, python], [8, 1, python], [8, 0, python], [8, 1, C++], [8, 1, C++]]
反序列化2:{0: [1, 2, 3, 4], 1: (a, b), 2: {d: no, c: yes}}

[[8, 1, python], [8, 1, python], [8, 0, python], [8, 1, C++], [8, 1, C++]]
{0: [1, 2, 3, 4], 1: (a, b), 2: {d: no, c: yes}}

Process finished with exit code 0

4、要注意的是,在load(file)时,要让python能够找到类的定义,否则会报错:

 1 import pickle
 2 
 3 
 4 class Person:
 5     def __init__(self, name, age):
 6         self.name = name
 7         self.age = age
 8 
 9     def show(self):
10         print(self.name+"_"+str(self.age))
11 
12 aa = Person("Battier", 6)
13 aa.show()
14 
15 f = open(./demo3.txt, wb)
16 pickle.dump(aa, f, 0)
17 f.close()
18 
19 # del Person
20 f = open(./demo3.txt, rb)
21 bb = pickle.load(f)
22 
23 f.close()
24 bb.show()

如果不注释掉del Person的话,那么会报错:(意思就是当前的模块找不到类了)

/usr/bin/python3.5 /home/rxf/python3_1000/1000/python3_server/python_pickle/demo3.py
Battier_6
Traceback (most recent call last):
  File "/home/rxf/python3_1000/1000/python3_server/python_pickle/demo3.py", line 21, in <module>
    bb = pickle.load(f)
AttributeError: Cant get attribute Person on <module __main__ from /home/rxf/python3_1000/1000/python3_server/python_pickle/demo3.py>

Process finished with exit code 1

5、清空pickler的“备忘”,使用Pickler实例在序列化对象的时候,它会“记住”已经被序列化的对象引用,所以对同一对象多次调用dump(obj),pickler不会“傻呼呼”的去多次序列化。

 1 import pickle
 2 import io
 3 
 4 
 5 class Person:
 6     def __init__(self, name, age):
 7         self.name = name
 8         self.age = age
 9 
10     def show(self):
11         print(self.name + "_"+str(self.age))
12 
13 aa = Person("Battier", 6)
14 aa.show()
15 
16 
17 fle = io.BytesIO()
18 pick = pickle.Pickler(fle)
19 pick.dump(aa)
20 val1 = fle.getvalue()
21 print(len(val1))
22 
23 pick.clear_memo()
24 pick.dump(aa)
25 val2 = fle.getvalue()
26 print(len(val2))
27 fle.close()

上面代码运行结果:

/usr/bin/python3.5 /home/rxf/python3_1000/1000/python3_server/python_pickle/demo4.py
Battier_6
69
138

Process finished with exit code 0

再注释掉pick.clear_memo()后,运行结果如下:

/usr/bin/python3.5 /home/rxf/python3_1000/1000/python3_server/python_pickle/demo4.py
Battier_6
69
74

Process finished with exit code 0

主要是因为,python的pickle如果不clear_memo,则不会多次去序列化对象。

 

以上是关于python3_pickle模块详解的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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