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pickle和cPickle：Python对象的序列化

栏目：php教程时间：2015-01-26 09:43:11

目的：Python对象序列化
可用性：pickle最少1.4版本，cPickle 1.5版本以上

pickle模块实现了1种算法，将任意1个Python对象转化成1系列字节（byets）。此进程也调用了serializing对象。代表对象的字节流以后可以被传输或存储，再重构后创建1个具有相同特点（the same characteristics）的新的对象。

cPickle使用C而不是Python，实现了相同的算法。这比Python实现要快好几倍，但是它不允许用户从Pickle派生子类。如果子类对你的使用来讲无关紧要，那末cPickle是个更好的选择。

正告:本文档直接说明，pickle不提供安全保证。如果你在多线程通讯（inter-process communication）或数据存储或存储数据中使用pickle，1定要谨慎。请勿信任你不能肯定为安全的数据。

导入

如平常1样，尝试导入cPickle，给它赋予1个别名“pickle”。如果由于某些缘由导入失败，退而求其次到Python的原生（native）实现pickle模块。如果cPickle可用，能给你提供1个更快速的履行，否则只能是轻便的履行（the portable implementation）。

try:
   import cPickle as pickle
except:
   import pickle

编码和解码

第1个例子将1种数据结构编码成1个字符串，然后把该字符串打印至控制台。使用1种包括所有原生类型（native types）的数据结构。任何类型的实例都可被腌渍（pickled，译者注：模块名称pickle的中文含义为腌菜），在稍后的例子中会演示。使用pickle.dumps()来创建1个表示该对象值的字符串。

try:
    import cPickle as pickle
except:
    import pickle
import pprint

data = [ { 'a':'A', 'b':2, 'c':3.0 } ]
print 'DATA:',
pprint.pprint(data)

data_string = pickle.dumps(data)
print 'PICKLE:', data_string

pickle默许仅由ASCII字符组成。也能够使用更高效的2进制格式（binary format），只是由于在打印的时候更容易于理解，本页的所有例子都使用ASCII输出。

$ python pickle_string.py

DATA:[{'a': 'A', 'b': 2, 'c': 3.0}]
PICKLE: (lp1
(dp2
S'a'
S'A'
sS'c'
F3
sS'b'
I2
sa.

数据被序列化以后，你可以将它们写入文件、套接字、管道等等中。以后你也能够从文件中读取出来、将它反腌渍（unpickled）而构造1个具有相同值得新对象。

try:
    import cPickle as pickle
except:
    import pickle
import pprint

data1 = [ { 'a':'A', 'b':2, 'c':3.0 } ]
print 'BEFORE:',
pprint.pprint(data1)

data1_string = pickle.dumps(data1)

data2 = pickle.loads(data1_string)
print 'AFTER:',
pprint.pprint(data2)

print 'SAME?:', (data1 is data2)
print 'EQUAL?:', (data1 == data2)

如你所见，这个新构造的对象与原对象相同，但并不是同1对象。这不足为奇。

$ python pickle_unpickle.py

BEFORE:[{'a': 'A', 'b': 2, 'c': 3.0}]
AFTER:[{'a': 'A', 'b': 2, 'c': 3.0}]
SAME?: False
EQUAL?: True

与流1起工作

除dumps()和loads()外，pickle还提供1对用在类文件流（file-like streams）的转化函数。可以往1个流中写对个对象，然后从流中把它们读取出来，此进程不需要预先写入的对象有几个、它们多大。

try:
    import cPickle as pickle
except:
    import pickle
import pprint
from StringIO import StringIO

class SimpleObject(object):

    def __init__(self, name):
        self.name = name
        l = list(name)
        l.reverse()
        self.name_backwards = ''.join(l)
        return

data = []
data.append(SimpleObject('pickle'))
data.append(SimpleObject('cPickle'))
data.append(SimpleObject('last'))

# 使用StringIO摹拟1个文件
out_s = StringIO()

# 写入该流
for o in data:
    print 'WRITING: %s (%s)' % (o.name, o.name_backwards)
    pickle.dump(o, out_s)
    out_s.flush()

# 建立1个可读流
in_s = StringIO(out_s.getvalue())

# 读数据
while True:
    try:
        o = pickle.load(in_s)
    except EOFError:
        break
    else:
        print 'READ: %s (%s)' % (o.name, o.name_backwards)

这个例子使用SringIO缓存器（buffer）摹拟流，所以在建立可读流的时候我们玩了1把。1个简单数据库的格式化也能够使用pickles来存储对象，只是shelve与之工作更加简便。

$ python pickle_stream.py

WRITING: pickle (elkcip)
WRITING: cPickle (elkciPc)
WRITING: last (tsal)
READ: pickle (elkcip)
READ: cPickle (elkciPc)
READ: last (tsal)

除存储数据，pickles在进程间通讯（inter-process communication）中也非常称手。例如，使用os.fork()和os.pipe()可以创建工作者进程（worker processes），从1个管道（pipe）读取作业指令（job instruction）然后将结果写入另外一个管道。管理工作者池（worker pool）和将作业送入、接受响应（response）的核心代码可被重用，由于作业和响应其实不属于某个特定类中。如果你使用管道或套接字（sockets），在通过连至另外一端（end）的连接倾倒（dumps）所有对象、推送数据以后，别忘了冲洗（flush）。如果你想写自己的工作者池管理器，请看multiprocessing。

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