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python標(biāo)準(zhǔn)庫學(xué)習(xí)之pickle模塊

寵來也 / 1917人閱讀

摘要：利用標(biāo)準(zhǔn)庫中的的模塊可以將對象轉(zhuǎn)換為一種可以傳輸或存儲(chǔ)的格式。主要方法模塊中有兩個(gè)主要函數(shù)，它們是和。具體語法為返回一個(gè)字符串，而不是存入文件中。該方法用于反序列化，即將序列化的對象重新恢復(fù)成對象。除此之外，這兩個(gè)模塊的接口是幾乎完全相同。

對象存在于程序運(yùn)行時(shí)的內(nèi)存中，當(dāng)程序不再運(yùn)行時(shí)或斷電關(guān)機(jī)時(shí)，這些對象便不再存在。我現(xiàn)在想把對象保存下來，方便以后使用，這就是持久化技術(shù)。
利用 python標(biāo)準(zhǔn)庫中的的pickle模塊可以將對象轉(zhuǎn)換為一種可以傳輸或存儲(chǔ)的格式。

如果希望透明地存儲(chǔ) python 對象，而不丟失其身份和類型等信息，則需要某種形式的對象序列化：它是一個(gè)將任意復(fù)雜的對象轉(zhuǎn)成對象的文本或二進(jìn)制表示的過程。
主要方法

pickle模塊中有兩個(gè)主要函數(shù)，它們是dump()和load()。

dump()方法

該方法的作用是實(shí)現(xiàn)python 對象的序列化，將 obj 保存到 file 中。
具體語法如下：

pickle.dump(obj, file[, protocol])

obj：要持久化保存的對象；
file： 將對象序列化后保存到的類文件對象;
它必須有一個(gè)可以接受單字符串作為入?yún)⒌膚rite() 方法。這個(gè)對象可以是一個(gè)以寫模式打開的文件對象或者一個(gè) StringIO 對象，或者其他任意滿足條件的接口；
protocol: 可選的參數(shù)，默認(rèn)為 0。0表示所序列化的對象使用可打印的ASCII碼表示；1或True 表示使用老式的二進(jìn)制協(xié)議；2表示使用python2.3版本引入的新二進(jìn)制協(xié)議，比以前的高效；負(fù)值表示將使用可用的最高協(xié)議版本。
如果 protocol>=1，那么文件對象需要以二進(jìn)制形式打開。

dumps()

具體語法為：

pickle.dumps(obj[, protocol])

返回一個(gè)字符串，而不是存入文件中。

load()

該方法用于反序列化，即將序列化的對象重新恢復(fù)成python對象。
具體語法如下：

pickle.load(file)

這個(gè) file 必須是一個(gè)擁有一個(gè)能接收單整數(shù)為參數(shù)的 read() 方法以及一個(gè)不接收任何參數(shù)的 readline() 方法，并且這兩個(gè)方法的返回值都應(yīng)該是字符串。這可以是一個(gè)打開為讀的文件對象、StringIO 對象或其他任何滿足條件的對象。

loads() 
pickle.loads(string)

從字符串中恢復(fù)對象。

Pickler() 
class pickle.Pickler(file[, protocol])

可以使用該對象調(diào)用dunmp 和 load 等方法。

clear_memo()

對于相同的對象，如果不使用clear_memo()方法，那么python只會(huì)pickle一次

cPickle 模塊 
cPickle 是 pickle的優(yōu)化版， cPickle是 C 編寫的因此它可以比pickle快 1000倍。但是它不支持使用子類化的Pickler()和Unpickler()類，因?yàn)樵赾Pickle中，這些都是不是類的功能。大多數(shù)應(yīng)用程序不需要此功能，并可以受益于cPickle的改進(jìn)性能。除此之外，這兩個(gè)模塊的接口是幾乎完全相同。
用例 
In [2]: try:
   ...:     import cPickle as pickle
   ...: except:
   ...:     import pickle
   ...:

In [3]: info = [1, 2, 3, "hello"]
In [4]: data1 = pickle.dumps(info)
In [5]: print data1
(lp1
I1
aI2
aI3
aS"hello"
p2
a.

In [6]: data2 = pickle.loads(data1)
In [7]: print data2
[1, 2, 3, "hello"]

In [8]: type(data1)
Out[8]: str

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