pickle模块

pickle模块简介

什么是序列化

• 在程序运行的过程中，所有的变量都是在内存中，比如，定义一个 dict：

  a = {'name':'Bob','age':20,'score':90}
  

  字典 a 可以随时修改变量，比如把 name 改成 'Bill'，但是一旦程序结束，变量所占用的内存就被操作系统全部回收。如果没有把修改后的 'Bill'存储到磁盘上，下次重新运行程序，变量又被初始化为 'Bob'。

  ==我们把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，==在 Python 中叫 pickling。序列化之后，就可以把序列化后的内容写入磁盘，或者通过网络传输到别的机器上。反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即 unpickling。

pickle特点

• pickle 序列化的程序有什么特点：
  1. pickle 序列化后的数据，可读性差，人一般无法识别；
  2. pickle 模块只能在 python 中使用，且只支持同版本，不能跨平台使用；
  3. Python 中所有的数据类型（列表，字典，集合，类等）都可以用 pickle 来序列化。
  4. 需导入 pickle 模块 — import pickle

pickle模块常用方法

• pickle常用方法有：

1. dumps ：把 obj 对象序列化后以 bytes 对象返回，不写入文件；
2. loads：从 bytes 对象中读取一个反序列化对象，并返回其重组后的对象；
3. dump ：序列化对象，并将结果数据流写入到文件对象中；
4. load ：反序列化对象，将文件中的数据解析为一个Python对象。

pickle.dumps(obj)

• 把 obj 对象序列化后以 bytes 对象返回，不写入文件

  下面代码分别对列表l1、元组t1、字典dic1进行序列化操作，打印后可以看到结果是一堆二进制乱码。代码如下所示：

  import pickle
  
  l1 = [1, 2, 3, 4, 5]
  t1 = (1, 2, 3, 4, 5)
  dic1 = {"k1": "v1", "k2": "v2", "k3": "v3"}
  
  res_l1 = pickle.dumps(l1)
  res_t1 = pickle.dumps(t1)
  res_dic = pickle.dumps(dic1)
  
  print(res_l1)
  print(res_t1)
  print(res_dic)
  

  运行结果如下：

  b'\x80\x03]q\x00(K\x01K\x02K\x03K\x04K\x05e.'
  b'\x80\x03(K\x01K\x02K\x03K\x04K\x05tq\x00.'
  b'\x80\x03}q\x00(X\x02\x00\x00\x00k1q\x01X\x02\x00\x00\x00v1q\x02X\x02\x00\x00\x00k2q\x03X\x02\x00\x00\x00v2q\x04X\x02\x00\x00\x00k3q\x05X\x02\x00\x00\x00v3q\x06u.'
  

pickle.loads(bytes_object)

• 从 bytes 对象中读取一个反序列化对象，并返回其重组后的对象

  下面代码是先分别对列表l1、元组t1、字典dic1进行序列化，然后再对序列化后的对象进行反序列化操作，打印后可以看到序列化之前是什么类型的数据，反序列化后其数据类型不变。代码如下所示：

  import pickle
  
  l1 = [1, 2, 3, 4, 5]
  t1 = (1, 2, 3, 4, 5)
  dic1 = {"k1": "v1", "k2": "v2", "k3": "v3"}
  
  res_l1 = pickle.dumps(l1)
  res_t1 = pickle.dumps(t1)
  res_dic = pickle.dumps(dic1)
  
  print(pickle.loads(res_l1), type(pickle.loads(res_l1)))
  print(pickle.loads(res_t1), type(pickle.loads(res_t1)))
  print(pickle.loads(res_dic), type(pickle.loads(res_dic)))
  

  运行结果如下：

  [1, 2, 3, 4, 5] <class 'list'>
  (1, 2, 3, 4, 5) <class 'tuple'>
  {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'} <class 'dict'>
  

pickle.dump(obj , file)

• 序列化对象，并将结果数据流写入到文件对象中
  下面代码分别把 列表l1、元组t1、字典dic1 进行序列化操作，并保存到一个文件中以实现永久保存。代码入下所示：

  import pickle
  
  l1 = [1, 2, 3, 4, 5]
  t1 = (1, 2, 3, 4, 5)
  dic1 = {"k1": "v1", "k2": "v2", "k3": "v3"}
  # 把列表l1序列化进一个文件f1中
  with open("./f1.pkl", "wb") as f:
      pickle.dump(l1, f)
      pickle.dump(t1, f)
      pickle.dump(dic1, f)
  

  序列化后在当前目录下生成一个f1.pkl文件，打开文件f1可以看到一堆乱码，如下所示：

  �]q(KKKKKe.�(KKKKKtq.�}q(Xk1qXv1qXk2qXv2qXk3qXv3qu.
  

pickle.load(file)

• 反序列化对象，将文件中的数据解析为一个Python对象
  下面代码是先对列表l2进行序列化并保存到文件f2.pkl中，然后再对文件f2进行反序列化，得到文件f2里保存的数据

  import pickle
  
  l2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
  # 把列表l2序列化进一个文件f2中
  with open("f2.pkl", "wb") as f:
      pickle.dump(l2, f)
  with open("f2.pkl", "rb") as f:
      res = pickle.load(f)
      print(res, type(res))
  

  运行结果：

  "反序列化之后，打印数据及其类型可以看到："
  [1, 2, 3, 4, 5, 6] <class 'list'>