1. pickle標準庫簡介

• pickle，作為名詞表示泡菜，作為動詞表示用醋或鹽水保存食物。由此不難聯(lián)想到，用存儲設備持久化保存數(shù)據(jù)。而pickle標準庫恰是一個 Python 對象結構的二進制序列化和反序列化的核心庫，專用于表示Python語言大量數(shù)據(jù)類型，是序列化 Python 對象時的首選。
• pickle標準庫是一個純Python實現(xiàn)的標準版本，cPickle標準庫(Python 3.x更名為_pickle)則是C語言實現(xiàn)的加速版本，讀寫效率較高。
• 實際使用Python3.x過程中，我們直接導入標準版本即可，源代碼最后部分會嘗試導入加速版本對應函數(shù)，不必單獨導入pickle模塊，如下所示：

# Use the faster _pickle if possible
try:
    from _pickle import (
        PickleError,
        PicklingError,
        UnpicklingError,
        Pickler,
        Unpickler,
        dump,
        dumps,
        load,
        loads
    )
except ImportError:
    Pickler, Unpickler = _Pickler, _Unpickler
    dump, dumps, load, loads = _dump, _dumps, _load, _loads

1.1 預備知識

• 數(shù)據(jù)持久化(Data Persistence)：將內存中的數(shù)據(jù)模型轉換為存儲模型，以及將存儲模型轉換為內存中的數(shù)據(jù)模型的統(tǒng)稱，一般是指把瞬時數(shù)據(jù)（如內存中的對象）轉換為持久數(shù)據(jù)永久保存到存儲設備中（如磁盤）。
• 序列化\反序列化分類：二進制序列、文本序列
• 序列化(Serialization)：將對象的狀態(tài)信息轉換為可以存儲或傳輸?shù)男问降倪^程，目的是使內存中的狀態(tài)信息持久化便于以后恢復、
• 方便在網絡傳輸以實現(xiàn)跨平臺數(shù)據(jù)交互。
• 反序列化(Deserialization)：將序列重新恢復成對象的過程，是序列化的逆過程

1.2 pickle與json的對比

2. pickle常用函數(shù)

2.1 pickle.dump(obj, file, protocol=None, *, fix_imports=True)

將 Python 對象寫入已打開的二進制文件

# define a dict object
obj={
    "name":"Bonnie",
    "isAGirl":True,
    "age":22,
    "hobbies":["guitar","singing","traveling"]
}
# 將obj寫入已打開的二進制文件，序列化
with open("puppy_love.pkl","wb") as f:
    pickle.dump(obj,f,protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL) # 設置為可用的最高協(xié)議

2.2 pickle.load(file, *, fix_imports=True, encoding='ASCII', errors='strict')

從已打開的二進制文件中讀取打包后的對象，重建其中特定對象的層次結構并返回

# 從打開的二進制文件重建對象，反序列化
with open("puppy_love.pkl","rb") as f:
    obj_again=pickle.load(f)
print("反序列化后的對象為{}".format(obj_again))

2.3 pickle.dumps(obj, protocol=None, *, fix_imports=True)

將 obj 打包以后的對象作為bytes 類型直接返回，而不是將其寫入到文件

# 將Python對象直接轉為bytes類型，不寫入文件
bytes_obj=pickle.dumps(obj,protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL) # 設置為可用的最高協(xié)議
print("obj轉換為bytes類型后為{}".format(bytes_obj))

2.4 pickle.loads(data, *, fix_imports=True, encoding='ASCII', errors='strict')

重建并返回一個對象的封存表示形式 data 的對象層級結構，bytes類型將反序列化為Python對象

# bytes類型將反序列化為Python對象
obj_origin=pickle.loads(bytes_obj)
print("bytes類型將反序列化為obj后{}".format(obj_origin))

3.參考文獻

pickle —— Python 對象序列化 — Python 3.7.13 文檔

到此這篇關于Python標準庫pickle的簡單使用的文章就介紹到這了,更多相關Python pickle內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！