Python中使用pickle持久化对象

Python中可以使用 pickle 模块将对象转化为文件保存在磁盘上,在需要的时候再读取并还原。具体用法如下:

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

  这是将对象持久化的方法,参数的含义分别为:
  obj: 要持久化保存的对象;
  file: 一个拥有 write() 方法的对象,并且这个 write() 方法能接收一个字符串作为参数。这个对象可以是一个以写模式打开的文件对象或者一个 StringIO 对象,或者其他自定义的满足条件的对象。
  protocol: 这是一个可选的参数,默认为 0 ,如果设置为 1 或 True,则以高压缩的二进制格式保存持久化后的对象,否则以ASCII格式保存。

  对象被持久化后怎么还原呢?pickle 模块也提供了相应的方法,如下:

  pickle.load(file)

  只有一个参数 file ,对应于上面 dump 方法中的 file 参数。这个 file 必须是一个拥有一个能接收一个整数为参数的read() 方法以及一个不接收任何参数的 readline() 方法,并且这两个方法的返回值都应该是字符串。这可以是一个打开为读的文件对象、StringIO 对象或其他任何满足条件的对象。

  下面是一个基本的用例:

01 # -*- coding: utf-8 -*-
02  
03 import pickle
04 # 也可以这样:
05 # import cPickle as pickle
06  
07 obj = {"a"1"b"2"c"3}
08  
09 # 将 obj 持久化保存到文件 tmp.txt 中
10 pickle.dump(obj, open("tmp.txt""w"))
11  
12 # do something else ...
13  
14 # 从 tmp.txt 中读取并恢复 obj 对象
15 obj2 = pickle.load(open("tmp.txt""r"))
16  
17 print obj2

  不过实际应用中,我们可能还会有一些改进,比如用 cPickle 来代替 pickle ,前者是后者的一个 C 语言实现版本,拥有更快的速度,另外,有时在 dump 时也会将第三个参数设为 True 以提高压缩比。再来看下面的例子:

01 # -*- coding: utf-8 -*-
02  
03 import cPickle as pickle
04 import random
05 import os
06  
07 import time
08  
09 LENGTH = 1024 * 10240
10  
11 def main():
12     = {}
13     = []
14     for in range(LENGTH):
15         a.append(random.randint(0255))
16  
17     d["a"= a
18  
19     print "dumping..."
20  
21     t1 = time.time()
22     pickle.dump(d, open("tmp1.dat""wb"), True)
23     print "dump1: %.3fs" % (time.time() - t1)
24  
25     t1 = time.time()
26     pickle.dump(d, open("tmp2.dat""w"))
27     print "dump2: %.3fs" % (time.time() - t1)
28  
29     s1 = os.stat("tmp1.dat").st_size
30     s2 = os.stat("tmp2.dat").st_size
31  
32     print "%d, %d, %.2f%%" % (s1, s2, 100.0 * s1 / s2)
33  
34     print "loading..."
35  
36     t1 = time.time()
37     obj1 = pickle.load(open("tmp1.dat""rb"))
38     print "load1: %.3fs" % (time.time() - t1)
39  
40     t1 = time.time()
41     obj2 = pickle.load(open("tmp2.dat""r"))
42     print "load2: %.3fs" % (time.time() - t1)
43  
44  
45 if __name__ == "__main__":
46     main()

  在我的电脑上执行结果为:

dumping...
dump1: 1.297s
dump2: 4.750s
20992503, 68894198, 30.47%
loading...
load1: 2.797s
load2: 10.125s

  可以看到,dump 时如果指定了 protocol 为 True,压缩过后的文件的大小只有原来的文件的 30% ,同时无论在 dump 时还是 load 时所耗费的时间都比原来少。因此,一般来说,可以建议把这个值设为 True 。

  另外,pickle 模块还提供 dumps 和 loads 两个方法,用法与上面的 dump 和 load 方法类似,只是不需要输入 file 参数,输入及输出都是字符串对象,有些场景中使用这两个方法可能更为方便。

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