Python-保存对象(数据持久性)

我创建了一个这样的对象:

company1.name = 'banana' 

company1.value = 40

我想保存该对象。我怎样才能做到这一点?

回答:

你可以使用pickle标准库中的模块。这是你的示例的基本应用:

import pickle

class Company(object):

def __init__(self, name, value):

self.name = name

self.value = value

with open('company_data.pkl', 'wb') as output:

company1 = Company('banana', 40)

pickle.dump(company1, output, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

company2 = Company('spam', 42)

pickle.dump(company2, output, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

del company1

del company2

with open('company_data.pkl', 'rb') as input:

company1 = pickle.load(input)

print(company1.name) # -> banana

print(company1.value) # -> 40

company2 = pickle.load(input)

print(company2.name) # -> spam

print(company2.value) # -> 42

你还可以定义自己的简单实用程序,如下所示,该实用程序打开文件并向其中写入单个对象:

def save_object(obj, filename):

with open(filename, 'wb') as output: # Overwrites any existing file.

pickle.dump(obj, output, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

# sample usage

save_object(company1, 'company1.pkl')

由于这是一个非常受欢迎的答案,因此,我想谈谈一些高级用法主题。

cPickle(或_pickle)与pickle

实际使用该cPickle模块几乎总是可取的,而不是pickle因为该模块是用C编写的并且速度更快。它们之间有一些细微的差异,但是在大多数情况下它们是等效的,并且C版本将提供非常优越的性能。切换到它再简单不过,只需将import语句更改为此:

import cPickle as pickle

Python 3中,它cPickle已被重命名_pickle,但是不再需要执行此操作,因为该pickle模块现在可以自动执行此操作-请参阅python 3中的pickle和_pickle有什么区别?。

总结是,你可以使用类似以下内容的代码来确保你的代码在Python 2和3中都可用时始终使用C版本:

try:

import cPickle as pickle

except ModuleNotFoundError:

import pickle

pickle可以使用多种不同的特定于Python的格式读写文件,这些格式称为文档中所述的协议,“协议版本0”为ASCII,因此“易于阅读”。版本> 1是二进制文件,可用的最高版本取决于所使用的Python版本。默认值还取决于Python版本。在Python 2中,默认值是Protocol版本,但在Python 3.8.1中,它是Protocol版本。在Python 3.x中,该模块已添加,但在Python 2中不存在。04pickle.DEFAULT_PROTOCOL

幸运的是,pickle.HIGHEST_PROTOCOL在每个调用中都有一种写法(假设这就是你想要的,并且你通常会这样做),只需使用文字数字-1-类似于通过负索引引用序列的最后一个元素。因此,与其编写:

pickle.dump(obj, output, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

你可以这样写:

pickle.dump(obj, output, -1)

无论哪种方式,如果你创建了一个Pickler用于多个酸洗操作的对象,则只需指定一次协议:

pickler = pickle.Pickler(output, -1)

pickler.dump(obj1)

pickler.dump(obj2)

etc...

注意:如果你正在运行不同版本的Python的环境中,则可能需要显式使用(即,硬编码)所有这些协议都可以读取的特定协议编号(较新的版本通常可以读取较早版本产生的文件) 。

虽然泡菜文件可以包含如上述样品中,当有这些数目不详的任何数量的腌制对象的,它往往更容易将其全部保存在某种可变大小的容器,就像一个list,tupledict写字一次调用即可将它们全部存储到文件中:

tech_companies = [

Company('Apple', 114.18), Company('Google', 908.60), Company('Microsoft', 69.18)

]

save_object(tech_companies, 'tech_companies.pkl')

然后使用以下命令还原列表及其中的所有内容:

with open('tech_companies.pkl', 'rb') as input:

tech_companies = pickle.load(input)

主要优点是你无需知道保存了多少个对象实例即可在以后加载它们(尽管如果没有该信息就可以这样做,但它需要一些专门的代码)。请参阅相关问题的答案在pickle文件中保存和加载多个对象?有关执行此操作的不同方法的详细信息。我个人最喜欢@Lutz Prechelt的答案。它适用于此处的示例:

class Company:

def __init__(self, name, value):

self.name = name

self.value = value

def pickled_items(filename):

""" Unpickle a file of pickled data. """

with open(filename, "rb") as f:

while True:

try:

yield pickle.load(f)

except EOFError:

break

print('Companies in pickle file:')

for company in pickled_items('company_data.pkl'):

print(' name: {}, value: {}'.format(company.name, company.value))

以上是 Python-保存对象(数据持久性) 的全部内容, 来源链接: utcz.com/qa/431196.html

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