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pickle和cPickle：Python對象的序列化（上）

Sanchi / 2750人閱讀

摘要：使用來創建一個表示該對象值的字符串。數據被序列化以后，你可以將它們寫入文件套接字管道等等中。如果你使用管道或者套接字，在通過連至另一端的連接傾倒所有對象推送數據之后，別忘了沖洗。

目的：Python對象序列化
可用性：pickle至少1.4版本，cPickle 1.5版本以上

pickle模塊實現了一種算法，將任意一個Python對象轉化成一系列字節（byets）。此過程也調用了serializing對象。代表對象的字節流之后可以被傳輸或存儲，再重構后創建一個擁有相同特征（the same characteristics）的新的對象。

cPickle使用C而不是Python，實現了相同的算法。這比Python實現要快好幾倍，但是它不允許用戶從Pickle派生子類。如果子類對你的使用來說無關緊要，那么cPickle是個更好的選擇。

警告:本文檔直接說明，pickle不提供安全保證。如果你在多線程通信（inter-process communication）或者數據存儲或存儲數據中使用pickle，一定要小心。請勿信任你不能確定為安全的數據。

導入

如平常一樣，嘗試導入cPickle，給它賦予一個別名“pickle”。如果因為某些原因導入失敗，退而求其次到Python的原生（native）實現pickle模塊。如果cPickle可用，能給你提供一個更快速的執行，否則只能是輕便的執行（the portable implementation）。

pythontry:
   import cPickle as pickle
except:
   import pickle
編碼和解碼

第一個例子將一種數據結構編碼成一個字符串，然后把該字符串打印至控制臺。使用一種包含所有原生類型（native types）的數據結構。任何類型的實例都可被腌漬（pickled，譯者注：模塊名稱pickle的中文含義為腌菜），在稍后的例子中會演示。使用pickle.dumps()來創建一個表示該對象值的字符串。

pythontry:
    import cPickle as pickle
except:
    import pickle
import pprint

data = [ { "a":"A", "b":2, "c":3.0 } ]
print "DATA:",
pprint.pprint(data)

data_string = pickle.dumps(data)
print "PICKLE:", data_string

pickle默認僅由ASCII字符組成。也可以使用更高效的二進制格式（binary format），只是因為在打印的時候更易于理解，本頁的所有例子都使用ASCII輸出。

python$ python pickle_string.py

DATA:[{"a": "A", "b": 2, "c": 3.0}]
PICKLE: (lp1
(dp2
S"a"
S"A"
sS"c"
F3
sS"b"
I2
sa.

數據被序列化以后，你可以將它們寫入文件、套接字、管道等等中。之后你也可以從文件中讀取出來、將它反腌漬（unpickled）而構造一個具有相同值得新對象。

pythontry:
    import cPickle as pickle
except:
    import pickle
import pprint

data1 = [ { "a":"A", "b":2, "c":3.0 } ]
print "BEFORE:",
pprint.pprint(data1)

data1_string = pickle.dumps(data1)

data2 = pickle.loads(data1_string)
print "AFTER:",
pprint.pprint(data2)

print "SAME?:", (data1 is data2)
print "EQUAL?:", (data1 == data2)

如你所見，這個新構造的對象與原對象相同，但并非同一對象。這不足為奇。

python$ python pickle_unpickle.py

BEFORE:[{"a": "A", "b": 2, "c": 3.0}]
AFTER:[{"a": "A", "b": 2, "c": 3.0}]
SAME?: False
EQUAL?: True
與流一起工作

除dumps()和loads()外，pickle還提供一對用在類文件流（file-like streams）的轉化函數。可以往一個流中寫對個對象，然后從流中把它們讀取出來，此過程不需要預先寫入的對象有幾個、它們多大。

pythontry:
    import cPickle as pickle
except:
    import pickle
import pprint
from StringIO import StringIO

class SimpleObject(object):

    def __init__(self, name):
        self.name = name
        l = list(name)
        l.reverse()
        self.name_backwards = "".join(l)
        return

data = []
data.append(SimpleObject("pickle"))
data.append(SimpleObject("cPickle"))
data.append(SimpleObject("last"))

# 使用StringIO模擬一個文件
out_s = StringIO()

# 寫入該流
for o in data:
    print "WRITING: %s (%s)" % (o.name, o.name_backwards)
    pickle.dump(o, out_s)
    out_s.flush()

# 建立一個可讀流
in_s = StringIO(out_s.getvalue())

# 讀數據
while True:
    try:
        o = pickle.load(in_s)
    except EOFError:
        break
    else:
        print "READ: %s (%s)" % (o.name, o.name_backwards)

這個例子使用SringIO緩存器（buffer）模擬流，所以在建立可讀流的時候我們玩了一把。一個簡單數據庫的格式化也可以使用pickles來存儲對象，只是shelve與之工作更加簡便。

python$ python pickle_stream.py

WRITING: pickle (elkcip)
WRITING: cPickle (elkciPc)
WRITING: last (tsal)
READ: pickle (elkcip)
READ: cPickle (elkciPc)
READ: last (tsal)

除了存儲數據，pickles在進程間通信（inter-process communication）中也非常稱手。例如，使用os.fork()和os.pipe()可以創立工作者進程（worker processes），從一個管道（pipe）讀取作業指令（job instruction）然后將結果寫入另一個管道。管理工作者池（worker pool）和將作業送入、接受響應（response）的核心代碼可被重用，因為作業和響應并不屬于某個特定類中。如果你使用管道或者套接字（sockets），在通過連至另一端（end）的連接傾倒（dumps）所有對象、推送數據之后，別忘了沖洗（flush）。如果你想寫自己的工作者池管理器，請看multiprocessing。

  
原文：pickle and cPickle – Python object serialization - Python Module of the Week 的前半部分

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