Python中使用pickle持久化对象

Posted andy-0212

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python中使用pickle持久化对象相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

Python中可以使用 pickle 模块将对象转化为文件保存在磁盘上,在需要的时候再读取并还原。具体用法如下:

1
pickle.dump(obj, file[, protocol])

这是将对象持久化的方法,参数的含义分别为:
obj: 要持久化保存的对象;
file: 一个拥有 write() 方法的对象,并且这个 write() 方法能接收一个字符串作为参数。这个对象可以是一个以写模式打开的文件对象或者一个 StringIO 对象,或者其他自定义的满足条件的对象。
protocol: 这是一个可选的参数,默认为 0 ,如果设置为 1 或 True,则以高压缩的二进制格式保存持久化后的对象,否则以ASCII格式保存。

对象被持久化后怎么还原呢?pickle 模块也提供了相应的方法,如下:

1
pickle.load(file)

只有一个参数 file ,对应于上面 dump 方法中的 file 参数。这个 file 必须是一个拥有一个能接收一个整数为参数的 read() 方法以及一个不接收任何参数的 readline() 方法,并且这两个方法的返回值都应该是字符串。这可以是一个打开为读的文件对象、StringIO 对象或其他任何满足条件的对象。

下面是一个基本的用例:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
# -*- coding: utf-8 -*-
 
import pickle
# 也可以这样:
# import cPickle as pickle
 
obj = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
 
# 将 obj 持久化保存到文件 tmp.txt 中
pickle.dump(obj, open("tmp.txt", "w"))
 
# do something else ...
 
# 从 tmp.txt 中读取并恢复 obj 对象
obj2 = pickle.load(open("tmp.txt", "r"))
 
print obj2

不过实际应用中,我们可能还会有一些改进,比如用 cPickle 来代替 pickle ,前者是后者的一个 C 语言实现版本,拥有更快的速度,另外,有时在 dump 时也会将第三个参数设为 True 以提高压缩比。再来看下面的例子:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
# -*- coding: utf-8 -*-
 
import cPickle as pickle
import random
import os
 
import time
 
LENGTH = 1024 * 10240
 
def main():
    d = {}
    a = []
    for i in range(LENGTH):
        a.append(random.randint(0, 255))
     
    d["a"] = a
     
    print "dumping..."
     
    t1 = time.time()
    pickle.dump(d, open("tmp1.dat", "wb"), True)
    print "dump1: %.3fs" % (time.time() - t1)
     
    t1 = time.time()
    pickle.dump(d, open("tmp2.dat", "w"))
    print "dump2: %.3fs" % (time.time() - t1)
     
    s1 = os.stat("tmp1.dat").st_size
    s2 = os.stat("tmp2.dat").st_size
     
    print "%d, %d, %.2f%%" % (s1, s2, 100.0 * s1 / s2)
     
    print "loading..."
     
    t1 = time.time()
    obj1 = pickle.load(open("tmp1.dat", "rb"))
    print "load1: %.3fs" % (time.time() - t1)
     
    t1 = time.time()
    obj2 = pickle.load(open("tmp2.dat", "r"))
    print "load2: %.3fs" % (time.time() - t1)
 
 
if __name__ == "__main__":
    main()

在我的电脑上执行结果为:

dumping…
dump1: 1.297s
dump2: 4.750s
20992503, 68894198, 30.47%
loading…
load1: 2.797s
load2: 10.125s

可以看到,dump 时如果指定了 protocol 为 True,压缩过后的文件的大小只有原来的文件的 30% ,同时无论在 dump 时还是 load 时所耗费的时间都比原来少。因此,一般来说,可以建议把这个值设为 True 。

另外,pickle 模块还提供 dumps 和 loads 两个方法,用法与上面的 dump 和 load 方法类似,只是不需要输入 file 参数,输入及输出都是字符串对象,有些场景中使用这两个方法可能更为方便。

以上是关于Python中使用pickle持久化对象的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

python数据持久存储:pickle模块的使用

[转]python数据持久存储:pickle模块的基本使用

python数据持久存储:pickle模块的基本使用

Python pickle模块:实现Python对象的持久化存储

Python pickle模块:实现Python对象的持久化存储

python--pickle序列化(持久化)