爬虫（五十二）通用标准库 pickle（四十三）

前面json章节中我们介绍过，json作为一种通用的数据交换格式和Python的持久化方式之一，只能对基本的一些内置数据类型（并且不是所有的）进行持久化。

而pickle模块则是Python专用的持久化模块，可以持久化包括自定义类在内的各种数据，比较适合Python本身复杂数据的存贮。pickle与json的操作基本一样，但是不同的是,它持久化后的字串是不可认读的，不如json的来得直观，并且只能用于Python环境，不能用作与其它语言进行数据交换，不通用。

主要方法

与json模块一模一样的方法名。但是在pickle中dumps()和loads()操作的是bytes类型，而不是json中的str类型；在使用dump()和load()读写文件时，要使用rb或wb模式，也就是只接收bytes类型的数据。

一些例子

>>> import pickle
>>> dic = {"k1":"v1","k2":123}
>>> s = pickle.dumps(dic)
>>> type(s)

>>> s
b'\x80\x03}q\x00(X\x02\x00\x00\x00k1q\x01X\x02\x00\x00\x00v1q\x02X\x02\x00\x00\x00k2q\x03K{u.'
>>> dic2 = pickle.loads(s)
>>> dic2
{'k1': 'v1', 'k2': 123}
>>> type(dic2)

import pickle

data = {
    'a': [1, 2.0, 3, 4+6],
    'b': ("character string", b"byte string"),
    'c': {None, True, False}
}

with open('data.pickle', 'wb') as f:
    pickle.dump(data, f)

可以尝试用文本编辑器打开上面保存的data文件，会发现其中全是不可认读的编码。

import pickle

with open('data.pickle', 'rb') as f:
    data = pickle.load(f)

dump()方法能一个接着一个地将几个对象转储到同一个文件。随后调用load()可以同样的顺序一个一个检索出这些对象。

>>> a1 = 'apple'
>>> b1 = {1: 'One', 2: 'Two', 3: 'Three'}
>>> c1 = ['fee', 'fie', 'foe', 'fum']
>>> f1 = open('temp.pkl', 'wb')
>>> pickle.dump(a1, f1)
>>> pickle.dump(b1, f1)
>>> pickle.dump(c1, f1)
>>> f1.close()
>>> f2 = open('temp.pkl', 'rb')
>>> a2 = pickle.load(f2)
>>> a2
'apple'
>>> b2 = pickle.load(f2)
>>> b2
{1: 'One', 2: 'Two', 3: 'Three'}
>>> c2 = pickle.load(f2)
>>> c2
['fee', 'fie', 'foe', 'fum']
>>> f2.close()

Pickle可以持久化Python的自定义数据类型，但是在反持久化的时候，必须能够读取到类的定义。

import pickle

class Person:
    def __init__(self, n, a):
        self.name = n
        self.age = a

    def show(self):
        print(self.name+"_"+str(self.age))

aa = Person("张三", 20)
aa.show()
f = open('d:\\1.txt', 'wb')
pickle.dump(aa, f)
f.close()
# del Person        # 注意这行被注释了
f = open('d:\\1.txt', 'rb')
bb = pickle.load(f)
f.close()
bb.show()

如果取消对del Person这一行的注释，在代码中删除了Person类的定义，那么后面的load()方法将会出现错误。这一点很好理解，因为如果连数据的内部结构都不知道，pickle怎么能将数据正确的解析出来呢？

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