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Python 序列化 pickle/cPickle模塊使用介紹

 更新時(shí)間:2014年11月30日 21:10:11   投稿:mdxy-dxy  
這篇文章主要介紹了Python 序列化 pickle/cPickle模塊使用介紹,需要的朋友可以參考下

Python序列化的概念很簡(jiǎn)單。內(nèi)存里面有一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),你希望將它保存下來(lái),重用,或者發(fā)送給其他人。你會(huì)怎么做?這取決于你想要怎么保存,怎么重用,發(fā)送給誰(shuí)。很多游戲允許你在退出的時(shí)候保存進(jìn)度,然后你再次啟動(dòng)的時(shí)候回到上次退出的地方。(實(shí)際上,很多非游戲程序也會(huì)這么干)在這種情況下,一個(gè)捕獲了當(dāng)前進(jìn)度的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)需要在你退出的時(shí)候保存到硬盤(pán)上,接著在你重新啟動(dòng)的時(shí)候從硬盤(pán)上加載進(jìn)來(lái)。

Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)提供pickle和cPickle模塊。cPickle是用C編碼的,在運(yùn)行效率上比pickle要高,但是cPickle模塊中定義的類(lèi)型不能被繼承(其實(shí)大多數(shù)時(shí)候,我們不需要從這些類(lèi)型中繼承,推薦使用cPickle)。cPickle和pickle的序列化/反序列化規(guī)則是一樣的,使用pickle序列化一個(gè)對(duì)象,可以使用cPickle來(lái)反序列化。同時(shí),這兩個(gè)模塊在處理自引用類(lèi)型時(shí)會(huì)變得更加“聰明”,它不會(huì)無(wú)限制的遞歸序列化自引用對(duì)象,對(duì)于同一對(duì)象的多次引用,它只會(huì)序列化一次。

pickle模塊中的兩個(gè)主要函數(shù)是dump()和load()。dump()函數(shù)接受一個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象和一個(gè)文件句柄作為參數(shù),把數(shù)據(jù)對(duì)象以特定的格式保存到給定的文件中。當(dāng)我們使用load()函數(shù)從文件中取出已保存的對(duì)象時(shí),pickle知道如何恢復(fù)這些對(duì)象到它們本來(lái)的格式。

dumps()函數(shù)執(zhí)行和dump()函數(shù)相同的序列化。取代接受流對(duì)象并將序列化后的數(shù)據(jù)保存到磁盤(pán)文件,這個(gè)函數(shù)簡(jiǎn)單的返回序列化的數(shù)據(jù)。
loads()函數(shù)執(zhí)行和load()函數(shù)一樣的反序列化。取代接受一個(gè)流對(duì)象并去文件讀取序列化后的數(shù)據(jù),它接受包含序列化后的數(shù)據(jù)的str對(duì)象, 直接返回的對(duì)象。

cPickle.dump(obj, file, protocol=0)
序列化對(duì)象,并將結(jié)果數(shù)據(jù)流寫(xiě)入到文件對(duì)象中。參數(shù)protocol是序列化模式,默認(rèn)值為0,表示以文本的形式序列化。protocol的值還可以是1或2,表示以二進(jìn)制的形式序列化。

cPickle.load(file)
反序列化對(duì)象。將文件中的數(shù)據(jù)解析為一個(gè)Python對(duì)象。

下面通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的例子來(lái)演示上面兩個(gè)方法的使用:

>>> import pickle,cPickle
>>> info_dict = {'name':'yeho','age':100,'Lang':'Python'}
>>> f = open('info.pkl','wb')
>>> pickle.dump(info_dict,f)
>>> f.close()
>>> exit()
# cat info.pkl
(dp0
S'Lang'
p1
S'Python'
p2
sS'age'
p3
I100
sS'name'
p4
S'yeho'
p5
s.
>>> import cPickle
>>> info_dict
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'info_dict' is not defined
>>> f = open('info.pkl','r+')
>>> info2_dict = cPickle.load(f)
>>> info2_dict
{'Lang': 'Python', 'age': 100, 'name': 'yeho'}
>>> info2_dict['age'] = 110
>>> cPickle.dump(info2_dict,f)
>>> f.close()
>>> exit()
>>> import pickle
>>> f = open('info.pkl','r+')
>>> info_dict = pickle.load(f)
>>> info_dict
{'Lang': 'Python', 'age': 100, 'name': 'yeho'}
>>> info2_dict = pickle.load(f)
>>> info2_dict
{'Lang': 'Python', 'age': 110, 'name': 'yeho'}
>>> info3_dict = pickle.load(f)
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
 File "/usr/lib64/python2.6/pickle.py", line 1370, in load
 return Unpickler(file).load()
 File "/usr/lib64/python2.6/pickle.py", line 858, in load
 dispatch[key](self)
 File "/usr/lib64/python2.6/pickle.py", line 880, in load_eof
 raise EOFError
EOFError

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