pickle, cPickle 模块：序列化 Python 对象¶

pickle 模块实现了一种算法，可以将任意一个 Python 对象转化为一系列的字节，也可以将这些字节重构为一个有相同特征的新对象。

由于字节可以被传输或者存储，因此 pickle 事实上实现了传递或者保存 Python 对象的功能。

cPickle 使用 C 而不是 Python 实现了相同的算法，因此速度上要比 pickle 快一些。但是它不允许用户从 pickle 派生子类。如果子类对你的使用来说无关紧要，那么 cPickle 是个更好的选择。

In [1]:

  1. try:
  2.     import cPickle as pickle
  3. except:
  4.     import pickle

编码和解码¶

使用 pickle.dumps() 可以将一个对象转换为字符串（dump string）：

In [2]:

  1. data = [ { 'a':'A', 'b':2, 'c':3.0 } ]
  2.  
  3. data_string = pickle.dumps(data)
  4.  
  5. print "DATA:"
  6. print data
  7. print "PICKLE:"
  8. print data_string
  1. DATA:
  2. [{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': 2}]
  3. PICKLE:
  4. (lp1
  5. (dp2
  6. S'a'
  7. S'A'
  8. sS'c'
  9. F3
  10. sS'b'
  11. I2
  12. sa.

虽然 pickle 编码的字符串并不一定可读，但是我们可以用 pickle.loads() 来从这个字符串中恢复原对象中的内容（load string）：

In [3]:

  1. data_from_string = pickle.loads(data_string)
  2.  
  3. print data_from_string
  1. [{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': 2}]

编码协议¶

dumps 可以接受一个可省略的 protocol 参数（默认为 0），目前有 3 种编码方式：

  • 0：原始的 ASCII 编码格式
  • 1：二进制编码格式
  • 2：更有效的二进制编码格式
    当前最高级的编码可以通过 HIGHEST_PROTOCOL 查看：

In [4]:

  1. print pickle.HIGHEST_PROTOCOL
  1. 2

例如：

In [5]:

  1. data_string_1 = pickle.dumps(data, 1)
  2.  
  3. print "Pickle 1:", data_string_1
  4.  
  5. data_string_2 = pickle.dumps(data, 2)
  6.  
  7. print "Pickle 2:", data_string_2
  1. Pickle 1: ]q}q(UaUAU[email protected]UbKua.
  2. Pickle 2: �]q}q(UaUAU[email protected]UbKua.

如果 protocol 参数指定为负数，那么将调用当前的最高级的编码协议进行编码：

In [6]:

  1. print pickle.dumps(data, -1)
  1. �]q}q(UaUAU[email protected]UbKua.

从这些格式中恢复对象时，不需要指定所用的协议，pickle.load() 会自动识别：

In [7]:

  1. print "Load 1:", pickle.loads(data_string_1)
  2. print "Load 2:", pickle.loads(data_string_2)
  1. Load 1: [{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': 2}]
  2. Load 2: [{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': 2}]

存储和读取 pickle 文件¶

除了将对象转换为字符串这种方式，pickle 还支持将对象写入一个文件中，通常我们将这个文件命名为 xxx.pkl，以表示它是一个 pickle 文件：

存储和读取的函数分别为：

  • pickle.dump(obj, file, protocol=0) 将对象序列化并存入 file 文件中
  • pickle.load(file) 从 file 文件中的内容恢复对象

将对象存入文件：

In [8]:

  1. with open("data.pkl", "wb") as f:
  2.     pickle.dump(data, f)

从文件中读取：

In [9]:

  1. with open("data.pkl") as f:
  2.     data_from_file = pickle.load(f)
  3.  
  4. print data_from_file
  1. [{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': 2}]

清理生成的文件：

In [10]:

  1. import os
  2. os.remove("data.pkl")

原文: https://nbviewer.jupyter.org/github/lijin-THU/notes-python/blob/master/11-useful-tools/11.02-pickle-and-cPickle.ipynb