pickle简介及保存defaultdict

pickle是常用的保存对象和数据的工具，总结使用以来碰到的问题对应的解决方法。尤其是，在保存defaultdict的时候遇到了问题，在stackoverflow上得到解答，感觉补充了以前的很多不足，所以在此小结巩固一下。

1. cPickle和pickle

在python2中，有pickle和cPickle两个版本，主要区别在于cPickle的底层是C语言实现的，速度更加快，其他基本一致。
在python3中，只有保留了最优的版本，包名pickle，减少了开发人员的困惑。

2. pickle保存原理粗解

以下内容来自于stackoverflow问题Can’t pickle defaultdict中两个大神“sloth”和“Martijn”的答案，推荐观看原版。

对于pickle来说任何要保存的模型或者对象都可以分为数据和代码两部分。

• 数据是指数据类对象，比如int, float, dict, set, tuple, list, string等python自带的数据类型。
• 代码就是各种顶级的类或者函数。这样的类和函数是可以通过import导入的。无名函数、嵌套函数和嵌套类均不是顶级函数，pickle会报错无法保存。比较典型的有：lambda表达式、

对于数据部分，可以通过pickle保存起来然后导入即可。但是代码部分无法保存起来，但是会保存它与数据的关系，当执行pickle.load的时候，会根据数据与代码部分的关系，恢复保存的数据。所以，通过import将代码部分定义引入或者将直接代码部分与pickle.load放在同一个文件中。可以猜想，当我们要保存的数据或者对象中含有非顶级的类或函数，我们无法在pickle.load的时候，引入或者找到对应的代码定义，导致加载失败，所以当保存时遇到非顶级的类对象和函数均会报错。

保存和加载一个顶级类对象和一个以顶级函数为值的dict，代码入下：

import cPickle as cp

class A(object):
    def __init__(self, a):
        self._a = a
    
    def print_out(self):
        print("this is an instance of modul-level class!", self._a)

a = A(3)
a.print_out()
with open("./data.pkl", "wb") as f:
    cp.dump(a, f)

print("----------load----------")
with open("./data.pkl", 'rb') as f:
    b = cp.load(f)

b.print_out()
#output
# ('this is an instance of modul-level class!', 3)
# ----------load----------
# ('this is an instance of modul-level class!', 3)

def modul_level_func():
    print("this is a modul-level functiion!")
        
dic = {
     "1": modul_level_func}

dic['1']()
with open("./dic.pkl", "wb") as f:
    cp.dump(dic, f)

print("----------load----------")
with open("./dic.pkl", 'rb') as f:
    b_dic = cp.load(f)

b_dic['1']()
#output
# this is a modul-level functiion!
# ----------load----------
# this is a modul-level functiion!

一些非顶级函数和类对象的例子：

# lambda表达式
dic = {
     "1": lambda : 1}
cp.dump(dic, open("./lambda.pkl", "wb"))
# output
"""
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
 in ()
      1 dic = {"1": lambda : 1}
----> 2 cp.dump(dic, open("./lambda.pkl", "wb"))

c:\python27\lib\copy_reg.pyc in _reduce_ex(self, proto)
     68     else:
     69         if base is self.__class__:
---> 70             raise TypeError, "can't pickle %s objects" % base.__name__
     71         state = base(self)
     72     args = (self.__class__, base, state)

TypeError: can't pickle function objects
"""

# 嵌套函数
def outer():
    def inner():
        print("inside!")
    dic = {
     '1': inner}
    return dic

dic = outer()
dic['1']()
cp.dump(dic, open("inner.pkl", 'wb'))
# output
"""
inside!
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
 in ()
      7 dic = outer()
      8 dic['1']()
----> 9 cp.dump(dic, open("inner.pkl", 'wb'))

c:\python27\lib\copy_reg.pyc in _reduce_ex(self, proto)
     68     else:
     69         if base is self.__class__:
---> 70             raise TypeError, "can't pickle %s objects" % base.__name__
     71         state = base(self)
     72     args = (self.__class__, base, state)

TypeError: can't pickle function objects

"""

2.1 保存defaultdict对象

defaultdict一般与无参lambda表达式一起使用，保存时会报“TypeError: can’t pickle function objects”，保存失败。解决方案多种：

• 强制类型转换为dict，但是会失去默认值功能。
• 重定义带有默认值的dict，不再使用工厂模式产生默认值。
• 自定义对象保存默认值。
  几种方法都有各自的优缺点，推荐第三种。如果你有更好的方案，请在评论区留言。具体代码如下：

from collections import defaultdict as ddt

def mean(lis):
    return sum(lis) * 1.0 / len(lis)

# 强制类型转换
a = ddt(lambda :1)
cp.dump(dict(a), open("ddt.pkl", "wb"))

# 重定义带有默认值的dict，不再使用工厂模式产生默认值。
class dictwithdefault(dict):
    def __init__(self, default_value):
        super(dictwithdefault, self).__init__()
        self._default_value = default_value
        
    def __missing__(self, key):
        if callable(self._default_value):
            return self._default_value(key)
        else:
            return self._default_value

class A(object):
    def __init__(self, value):
        self._value = value
    
    def print_out(self):
        print(self._value)

mean_score = mean(student_score_lis)
a_score_dic = dictwithdefault(mean_score)
cp.dump(a_score_dic, open("./daaa.pkl", "wb"))

b_score_dic = dictwithdefault(A)
cp.dump(b_score_dic, open("./daaa.pkl", "wb"))

# 自定义对象保存默认值。
class default_value(object):
    def __init__(self, value):
        self._value
    def __call__(self):
        return self._value

c_ddt = ddt(default_value(mean_score))
cp.dump(c_ddt, open("./daaa.pkl", "wb"))

3. pickle2 和 pickle3的区别

pickle2和pickle3，分别指的是在python2和python3中的pickle，而不是真的存在包名为pickle2和pickle3包。在pickle保存数据时候，是按照一定的算法协议进行保存的，这些协议有不同的版本号，比如在pickle2中使用的版本为2，在pickle3中保存时默认版本号为3，同时由于高版本向低版本兼容，所以也支持版本2。所以，当要在pickle2打开pickle3保存的数据文件，此文件一定是要使用协议版本2进行保存的。

# 在python3中保存数据，使用协议2
import pickle as  pkl
with open("num.pkl", "wb") as f:
    pkl.dump(1, f, protocol=2)

# 在python2中可以直接打开
import cPickle as cp
with open("num.pkl", "rb") as f:
    cp.dump(1, f)