Python pickle类库介绍（对象序列化和反序列化）

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

一、pickle

pickle模块用来实现python对象的反序列化" title="序列化和反序列化">序列化和反序列化。通常地pickle将python对象序列化为二进制流或文件。

 

python对象与文件之间的序列化和反序列化：

pickle.dump()
pickle.load()

如果要实现python对象和字符串间的序列化和反序列化，则使用：

pickle.dumps()
pickle.loads()

 

可以被序列化的类型有：

* None,True 和 False;

* 整数，浮点数，复数;

* 字符串，字节流，字节数组;

* 包含可pickle对象的tuples，lists，sets和dictionaries；

* 定义在module顶层的函数：

* 定义在module顶层的内置函数；

* 定义在module顶层的类；

* 拥有__dict__()或__setstate__()的自定义类型；

 

注意：对于函数或类的序列化是以名字来识别的，所以需要import相应的module。

二、pickle的运行过程

在大部分情况下，要是的对象picklable，我们不需要额外的代码。默认地pickle将智能地检查类和实例的属性，当一个类实例反序列化的时候，它的__init__()方法通常不被调用。而是首先创建一个未初始化的实例，然后再回复存储的属性。

 

但是可以通过实现下列的方法来修改默认的行为：

object.__getstate__() :默认地序列化对象的__dict__,但是如果你实现了__getstate__(),则__getstate__()函数返回的值将被序列化。
object.__setstate__(state) :如果类型实现了此方法，则在反序列化的时候，此方法用来恢复对象的属性。
object.__getnewargs__() ： 如果实例构造的时候（__new__()）需要参数，则需要实现此函数。

注意：如果__getstate__()返回False，则在反序列化的时候__setstate__()则不被调用。

有的时候为了效率，或上面的3个函数不能满足需求时，需要实现__reduce__()函数。

三、实例

import pickle

# An arbitrary collection of objects supported by pickle.

data = {

    'a': [1, 2.0, 3, 4+6j],

    'b': ("character string", b"byte string"),

    'c': set([None, True, False])

}

with open('data.pickle', 'wb') as f:

    # Pickle the 'data' dictionary using the highest protocol available.

    pickle.dump(data, f, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

   

with open('data.pickle', 'rb') as f:

    # The protocol version used is detected automatically, so we do not

    # have to specify it.

    data = pickle.load(f)

    print(str(data))

以上是 Python pickle类库介绍（对象序列化和反序列化） 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/315513.html

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