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Python?pickle模塊實(shí)現(xiàn)Python對(duì)象持久化存儲(chǔ)_python
作者:??碼農(nóng)君???? ? 更新時(shí)間: 2022-06-30 編程語(yǔ)言前言:
Python 中有個(gè)序列化過(guò)程叫作 pickle,它能夠?qū)崿F(xiàn)任意對(duì)象與文本之間的相互轉(zhuǎn)化,也可以實(shí)現(xiàn)任意對(duì)象與二進(jìn)制之間的相互轉(zhuǎn)化。也就是說(shuō),pickle 可以實(shí)現(xiàn) Python 對(duì)象的存儲(chǔ)及恢復(fù)。
值得一提的是,pickle 是 python 語(yǔ)言的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模塊,安裝 python 的同時(shí)就已經(jīng)安裝了 pickle 庫(kù),因此它不需要再單獨(dú)安裝,使用 import 將其導(dǎo)入到程序中,就可以直接使用。
pickle 模塊提供了以下 4 個(gè)函數(shù)供我們使用:
- dumps():將 Python 中的對(duì)象序列化成二進(jìn)制對(duì)象,并返回;
- loads():讀取給定的二進(jìn)制對(duì)象數(shù)據(jù),并將其轉(zhuǎn)換為 Python 對(duì)象;
- dump():將 Python 中的對(duì)象序列化成二進(jìn)制對(duì)象,并寫入文件;
- load():讀取指定的序列化數(shù)據(jù)文件,并返回對(duì)象。
以上這 4 個(gè)函數(shù)可以分成兩類,其中 dumps
和 loads
實(shí)現(xiàn)基于內(nèi)存的 Python 對(duì)象與二進(jìn)制互轉(zhuǎn);dump 和 load 實(shí)現(xiàn)基于文件的 Python 對(duì)象與二進(jìn)制互轉(zhuǎn)。
pickle.dumps()函數(shù)
此函數(shù)用于將 Python 對(duì)象轉(zhuǎn)為二進(jìn)制對(duì)象,其語(yǔ)法格式如下:
dumps(obj,?protocol=None,?*,?fix_imports=True)
此格式中各個(gè)參數(shù)的含義為:
- obj:要轉(zhuǎn)換的 Python 對(duì)象;
- protocol:pickle 的轉(zhuǎn)碼協(xié)議,取值為 0、1、2、3、4,其中 0、1、2 對(duì)應(yīng) Python 早期的版本,3 和 4 則對(duì)應(yīng) Python 3.x 版本及之后的版本。未指定情況下,默認(rèn)為 3。
- 其它參數(shù):為了兼容 Python 2.x 版本而保留的參數(shù),Python 3.x 中可以忽略。
【例 1】
import?pickle tup1?=?('I?love?Python',?{1,2,3},?None) #使用?dumps()?函數(shù)將?tup1?轉(zhuǎn)成?p1 p1?=?pickle.dumps(tup1) print(p1)
輸出結(jié)果為:
b'\x80\x03X\r\x00\x00\x00I love Pythonq\x00cbuiltins\nset\nq\x01]q\x02(K\x01K\x02K\x03e\x85q\x03Rq\x04N\x87q\x05.'
pickle.loads()函數(shù)
此函數(shù)用于將二進(jìn)制對(duì)象轉(zhuǎn)換成 Python 對(duì)象,其基本格式如下:
loads(data,?*,?fix_imports=True,?encoding='ASCII',?errors='strict')
其中,data 參數(shù)表示要轉(zhuǎn)換的二進(jìn)制對(duì)象,其它參數(shù)只是為了兼容 Python 2.x 版本而保留的,可以忽略。
【例 2】在例 1 的基礎(chǔ)上,將 p1 對(duì)象反序列化為 Python 對(duì)象。
import?pickle tup1?=?('I?love?Python',?{1,2,3},?None) p1?=?pickle.dumps(tup1) #使用?loads()?函數(shù)將?p1?轉(zhuǎn)成?Python?對(duì)象 t2?=?pickle.loads(p1) print(t2)
運(yùn)行結(jié)果為:
('I?love?Python',?{1,?2,?3},?None)
注意:在使用 loads() 函數(shù)將二進(jìn)制對(duì)象反序列化成 Python 對(duì)象時(shí),會(huì)自動(dòng)識(shí)別轉(zhuǎn)碼協(xié)議,所以不需要將轉(zhuǎn)碼協(xié)議當(dāng)作參數(shù)傳入。并且,當(dāng)待轉(zhuǎn)換的二進(jìn)制對(duì)象的字節(jié)數(shù)超過(guò) pickle 的 Python 對(duì)象時(shí),多余的字節(jié)將被忽略。
pickle.dump()函數(shù)
此函數(shù)用于將 Python 對(duì)象轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制文件,其基本語(yǔ)法格式為:
dump?(obj,?file,protocol=None,?*,?fix?mports=True)
其中各個(gè)參數(shù)的具體含義如下:
-
obj
:要轉(zhuǎn)換的 Python 對(duì)象。 -
file
:轉(zhuǎn)換到指定的二進(jìn)制文件中,要求該文件必須是以"wb"的打開方式進(jìn)行操作。 -
protocol
:和 dumps() 函數(shù)中 protocol 參數(shù)的含義完全相同,因此這里不再重復(fù)描述。 - 其他參數(shù):為了兼容以前 Python 2.x版本而保留的參數(shù),可以忽略。
【例 3】將 tup1 元組轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制對(duì)象文件。
import?pickle tup1?=?('I?love?Python',?{1,2,3},?None) #使用?dumps()?函數(shù)將?tup1?轉(zhuǎn)成?p1 with?open?("a.txt",?'wb')?as?f:?#打開文件 ????pickle.dump(tup1,?f)?#用?dump?函數(shù)將?Python?對(duì)象轉(zhuǎn)成二進(jìn)制對(duì)象文件
運(yùn)行完此程序后,會(huì)在該程序文件同級(jí)目錄中,生成 a.txt 文件,但由于其內(nèi)容為二進(jìn)制數(shù)據(jù),因此直接打開會(huì)看到亂碼。
pickle.load()函數(shù)
此函數(shù)和 dump() 函數(shù)相對(duì)應(yīng),用于將二進(jìn)制對(duì)象文件轉(zhuǎn)換成 Python 對(duì)象。該函數(shù)的基本語(yǔ)法格式為:
load(file,?*,?fix_imports=True,?encoding='ASCII',?errors='strict')
其中,file 參數(shù)表示要轉(zhuǎn)換的二進(jìn)制對(duì)象文件(必須以 "rb" 的打開方式操作文件),其它參數(shù)只是為了兼容 Python 2.x 版本而保留的參數(shù),可以忽略。
【例 4】將例 3 轉(zhuǎn)換的 a.txt 二進(jìn)制文件對(duì)象轉(zhuǎn)換為 Python 對(duì)象。
import?pickle tup1?=?('I?love?Python',?{1,2,3},?None) #使用?dumps()?函數(shù)將?tup1?轉(zhuǎn)成?p1 with?open?("a.txt",?'wb')?as?f:?#打開文件 ????pickle.dump(tup1,?f)?#用?dump?函數(shù)將?Python?對(duì)象轉(zhuǎn)成二進(jìn)制對(duì)象文件 with?open?("a.txt",?'rb')?as?f:?#打開文件 ????t3?=?pickle.load(f)?#將二進(jìn)制文件對(duì)象轉(zhuǎn)換成?Python?對(duì)象 ????print(t3)
運(yùn)行結(jié)果為:
('I love Python', {1, 2, 3}, None)
總結(jié):
看似強(qiáng)大的 pickle 模塊,其實(shí)也有它的短板,即 pickle 不支持并發(fā)地訪問(wèn)持久性對(duì)象,在復(fù)雜的系統(tǒng)環(huán)境下,尤其是讀取海量數(shù)據(jù)時(shí),使用 pickle 會(huì)使整個(gè)系統(tǒng)的I/O讀取性能成為瓶頸。這種情況下,可以使用 ZODB。
ZODB 是一個(gè)健壯的、多用戶的和面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng),專門用于存儲(chǔ) Python 語(yǔ)言中的對(duì)象數(shù)據(jù),它能夠存儲(chǔ)和管理任意復(fù)雜的 Python 對(duì)象,并支持事務(wù)操作和并發(fā)控制。并且,ZODB 也是在 Python 的序列化操作基礎(chǔ)之上實(shí)現(xiàn)的,因此要想有效地使用 ZODB,必須先學(xué)好 pickle。
原文鏈接:https://juejin.cn/post/7046959646224941087
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