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Python標(biāo)準(zhǔn)庫pickle的簡單使用

 更新時間:2023年05月30日 09:44:08   作者:Albert Darren  
本文主要介紹了Python標(biāo)準(zhǔn)庫pickle的簡單使用,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

1. pickle標(biāo)準(zhǔn)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(shè)備持久化保存數(shù)據(jù)。而pickle標(biāo)準(zhǔn)庫恰是一個 Python 對象結(jié)構(gòu)的二進(jìn)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(biāo)準(zhǔn)庫是一個純Python實現(xiàn)的標(biāo)準(zhǔn)版本,cPickle標(biāo)準(zhǔn)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(dǎo)入標(biāo)準(zhǔn)版本即可,源代碼最后部分會嘗試導(dǎo)入加速版本對應(yīng)函數(shù),不必單獨(dú)導(dǎo)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(yù)備知識

  • 數(shù)據(jù)持久化(Data Persistence):將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)換為存儲模型,以及將存儲模型轉(zhuǎn)換為內(nèi)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(nèi)存中的對象)轉(zhuǎn)換為持久數(shù)據(jù)永久保存到存儲設(shè)備中(如磁盤)。
  • 序列化\反序列化分類:二進(jìn)制序列、文本序列
  • 序列化(Serialization):將對象的狀態(tài)信息轉(zhuǎn)換為可以存儲或傳輸?shù)男问降倪^程,目的是使內(nèi)存中的狀態(tài)信息持久化便于以后恢復(fù)、
  • 方便在網(wǎng)絡(luò)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(fù)成對象的過程,是序列化的逆過程

1.2 pickle與json的對比

比較維度\標(biāo)準(zhǔn)庫picklejson
序列化方式二進(jìn)制序列文本序列
人類直觀可讀
跨平臺、語言、協(xié)議否,Python專用
數(shù)據(jù)類型表示支持可表示大量Python數(shù)據(jù)類型只能表示Python內(nèi)置類型子集,不能表示自定義的類

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(jìn)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(jìn)制文件,序列化
with open("puppy_love.pkl","wb") as f:
    pickle.dump(obj,f,protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL) # 設(shè)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(jìn)制文件中讀取打包后的對象,重建其中特定對象的層次結(jié)構(gòu)并返回

# 從打開的二進(jìn)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(zhuǎn)為bytes類型,不寫入文件
bytes_obj=pickle.dumps(obj,protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL) # 設(shè)置為可用的最高協(xié)議
print("obj轉(zhuǎn)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(jié)構(gòu),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(xiàn)

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

到此這篇關(guān)于Python標(biāo)準(zhǔn)庫pickle的簡單使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python pickle內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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