python 读取pkl_Python实用模块(二十三)pickle

软硬件环境

  • windows 10 64bits
  • anaconda with python 3.7
  • pickle

简介

pickle模块实现了对一个Python对象结构的二进制序列化和反序列化。pickling是将Python对象及其所拥有的层次结构转化为一个字节流的过程,而unpickling是相反的操作,会将字节流转化回一个对象层次结构。

Python中几乎所有的数据类型(列表,字典,集合,类等)都可以用pickle来序列化。

pickle的常用方法

pickle模块提供了以下方法,让序列化和反序列化的过程更加方便

  • dump方法

    pickle.dump(obj, file, protocol=None, *, fix_imports=True, buffer_callback=None)

    将对象obj序列化以后的对象写入已打开的文件对象中。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。

  • dumps方法

    pickle.dumps(obj, protocol=None, *, fix_imports=True, buffer_callback=None)

    obj封存以后的对象作为bytes类型直接返回,而不是将其写入到文件对象中。各参数与dump中的一样。

  • load方法

    pickle.load(file, *, fix_imports=True, encoding="ASCII", errors="strict", buffers=None)

    从已打开文件对象中读取序列化后的对象,重建其中特定对象的层次结构并返回。

    pickle协议版本是自动检测出来的,所以不需要参数来指定协议。封存对象以外的其他字节将被忽略。

  • loads方法

    pickle.loads(data, /, *, fix_imports=True, encoding="ASCII", errors="strict", buffers=None)

    重建并返回data的对象层级结构。data是序列化后的bytes对象。

示例代码

首先,来看看序列化的过程,分别将字符串、字典和列表进行序列化,使用dump方法

(demo) PS C:\Users\Administrator> ipython
Python 3.7.6 (default, Jan  8 2020, 20:23:39) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]
Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information
IPython 7.12.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.

In [1]: aString = 'xugaoxiang.com'

In [2]: aDict = { 'p': 'python', 'r': 'rust', 's': 'swift'}

In [3]: aList = ['one', 'two', 'three']

In [5]: f = open('test.pkl', 'wb')

In [6]: pickle.dump(aString, f, True)

In [7]: pickle.dump(aDict, f, True)
In [8]: pickle.dump(aList, f, True)
In [9]: f.close()
In [10]:

这时候,在目录C:\Users\Administrator下就生成了二进制文件test.pkl

python 读取pkl_Python实用模块(二十三)pickle_第1张图片

pickle

接下来开始反序列化

In [11]: f = open('test.pkl', 'wb')

In [12]: pickle.dump(aString, f, True)

In [13]: pickle.dump(aDict, f, True)
In [14]: pickle.dump(aList, f, True)
In [15]: f.close()
In [16]: f1 = open('test.pkl', 'rb')
In [17]: lString = pickle.load(f1)
In [18]: lString
Out[18]: 'xugaoxiang.com'
In [19]: lDict = pickle.load(f1)
In [20]: lDict
Out[20]: { 'p': 'python', 'r': 'rust', 's': 'swift'}
In [21]: lList = pickle.load(f1)
In [22]: lList
Out[22]: ['one', 'two', 'three']
In [23]: f1.close()

通过以上代码,可以看到反序列化的过程跟序列化的顺序一样,这一点跟数据结构中的队列很像。

文件对象不可以序列化

python不能序列化文件对象,或者任何带有对文件对象引用的对象,因为在反序列化时无法保证它可以重建该文件的状态。看下面的示例

In [32]: f = open('test.pkl', 'wb')


In [33]: p = pickle.dumps(f)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last) in 
----> 1 p = pickle.dumps(f)
TypeError: cannot serialize '_io.BufferedWriter' object
In [34]:

可移植性

pickle文件格式独立于机器的体系结构,这也就意味着,可以在linux下创建一个pickle,然后将它发送到在WindowsMacOS下运行的Python程序。而且,当python版本升级时,也不必担心已有的pickle操作出现问题,可以向后兼容。

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参考资料

  • https://docs.python.org/3/library/pickle.html

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