Python模块学习 :pickle, cPickle 对象序列化/反序列化

上次学习过marshal模块用于序列化和反序列化,但marshal的功能比较薄弱,只支持部分内置数据类型的序列化/反序列化,对于用户自定义的类型就无能为力,同时marshal不支持自引用(递归引用)的对象的序列化。所以直接使用marshal来序列化/反序列化可能不是很方便。还好,python标准库提供了功能更加强大且更加安全的pickle和cPickle模块。

cPickle模块是使用C语言实现的,所以在运行效率上比pickle要高。但是cPickle模块中定义的类型不能被继承(其实大多数时候,我们不需要从这些类型中继承。)。cPickle和pickle的序列化/反序列化规则是一样的,我们可以使用pickle序列化一个对象,然后使用cPickle来反序列化。同时,这两个模块在处理自引用类型时会变得更加“聪明”,它不会无限制的递归序列化自引用对象,对于同一对象的多次引用,它只会序列化一次。例如:

pickle的序列化规则

Python规范(Python-specific)提供了pickle的序列化规则。这就不必担心不同版本的Python之间序列化兼容性问题。默认情况下,pickle的序列化是基于文本的,我们可以直接用文本编辑器查看序列化的文本。我们也可以序列成二进制格式的数据,这样的结果体积会更小。更详细的内容,可以参考Python手册pickle模块。

下面就开始使用pickle吧~

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

序列化对象,并将结果数据流写入到文件对象中。参数protocol是序列化模式,默认值为0,表示以文本的形式序列化。protocol的值还可以是1或2,表示以二进制的形式序列化。

pickle.load(file)

反序列化对象。将文件中的数据解析为一个Python对象。下面通过一个简单的例子来演示上面两个方法的使用:

注意:在反序列化的时候,必须能找到对应类的定义,否则反序列化将失败。在上面的例子中,如果取消#del Person的注释,在运行时将抛AttributeError异常,提示当前模块找不到Person的定义。

pickle.dumps(obj[, protocol])

pickle.loads(string)

我们也可以直接获取序列化后的数据流,或者直接从数据流反序列化。方法dumps与loads就完成这样的功能。dumps返回序列化后的数据流,loads返回的序列化生成的对象。

python模块中还定义了两个类,分别用来序列化、反序列化对象。

class pickle.Pickler(file[, protocal]):

该类用于序列化对象。参数file是一个类文件对象(file-like object),用于保存序列化结果。可选参数表示序列化模式。它定义了两个方法:

dump(obj):

将对象序列化,并保存到类文件对象中。参数obj是要序列化的对象。

clear_memo()

清空pickler的“备忘”。使用Pickler实例在序列化对象的时候,它会“记住”已经被序列化的对象引用,所以对同一对象多次调用dump(obj),pickler不会“傻傻”的去多次序列化。下面是一个简单的例子:

class pickle.Unpickler(file):

该类用于反序列化对象。参数file是一个类文件(file-like object)对象,Unpickler从该参数中获取数据进行反序列化。

load():

反序列化对象。该方法会根据已经序列化的数据流,自动选择合适的反序列化模式。

上面介绍了pickle模块的基本使用,但和marshal一样,并不是所有的类型都可以通过pickle序列化的。例如对于一个嵌套的类型,使用pickle序列化就失败。例如:

关于pickle支持的序列化类型,可以参考Python手册。

Python手册中的pickle模块,介绍了更高级的主题,例如自定义序列化过程。有时间再和大家分享。

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