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用来将对象持久化的python pickle模块
yuanzun168 · 152浏览 · 发布于2022-05-26 +关注

这篇文章主要为大家介绍了用来将对象持久化的python pickle模块的用例详解,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪 

前言

pickle 模块可以对一个 Python 对象的二进制进行序列化和反序列化。说白了,就是它能够实现任意对象与二进制直接的相互转化,也可以实现对象与文本之间的相互转化。

比如,我程序里有一个 python 对象,我想把它存到磁盘里,于是我用 pickle 把他转到一个文本里。当后面我想使用的时候,读取出来时候依然是一个 python 对象。

一、pickle 模块下的方法

pickle 模块提供了以下 4 种方法:

  • dump():将 Python 中的对象序列化成二进制对象,并写入文件

  • load():读取指定的序列化数据文件,并返回对象

  • dumps():将 Python 中的对象序列化成二进制对象,并直接返回,而不是将其写入到文件

  • loads():读取给定的二进制对象数据,并将其转换为 Python 对象

1. dumps()

将 Python 中的对象序列化成二进制对象,并直接返回。

示例

import pickle
test_list = ["pingguo", {1, 2, 3}, None]
# 使用 dumps() 函数将 test_list 转成 p1
p1 = pickle.dumps(test_list)
print(p1)
print("返回类型:", type(p1))


输出结果: 

b'\x80\x03]q\x00(X\x07\x00\x00\x00pingguoq\x01cbuiltins\nset\nq\x02]q\x03(K\x01K\x02K\x03e\x85q\x04Rq\x05Ne.'
返回类型: <class 'bytes'>

 

2. loads()

读取给定的二进制对象数据,并将其转换为 Python 对象。

示例在上面的基础上继续:

import pickle
test_list = ["pingguo", {1, 2, 3}, None]
# 使用 dumps() 函数将 test_list 转成 p1
p1 = pickle.dumps(test_list)
print(p1)
print("返回类型:", type(p1))
# 使用 loads() 函数将 p1 转成 Python 对象 p2
p2 = pickle.loads(p1)
print(p2)
print("返回类型:", type(p2))


输出结果: 

b'\x80\x03]q\x00(X\x07\x00\x00\x00pingguoq\x01cbuiltins\nset\nq\x02]q\x03(K\x01K\x02K\x03e\x85q\x04Rq\x05Ne.'
返回类型: <class 'bytes'>
['pingguo', {1, 2, 3}, None]
返回类型: <class 'list'>


pickle 反序列化后的对象与原对象是等值的副本对象,类似deepcopy。 

3. dump()

将 Python 中的对象序列化成二进制对象,并写入文件。

示例

import pickle
test_list = ["pingguo", {1, 2, 3}, None]
with open("test_pickle.txt", "wb") as f:
    # 使用 dump() 函数将 test_list 转成 p1,写到txt文本里
    pickle.dump(test_list, f)


注意这里的写文件是 "wb",以二进制格式打开一个文件只用于写入,否则会报错。 

执行成功后,同级目录下生成一个test_pickle.txt文件,因为是二进制内容,直接打开看到的是乱码。

编辑

4. load()

读取指定的序列化数据文件,并返回对象。

示例

import pickle
test_list = ["pingguo", {1, 2, 3}, None]
with open("test_pickle.txt", "wb") as f:
    # 使用 dump() 函数将 test_list 转成 p1,写到txt文本里
    pickle.dump(test_list, f)
with open("test_pickle.txt", "rb") as f:
    # 将二进制文件对象转换成 Python 对象 p3
    p3 = pickle.load(f)
    print(p3)
    print("类型:", type(p3))


注意,这里读取文件用rb,也就是以二进制格式打开一个文件用于只读。 

执行成功。

['pingguo', {1, 2, 3}, None]
类型: <class 'list'>


二、可以被 pickle 封存/解封的对象 

下列类型可以被封存:

  • None、True 和 False

  • 整数、浮点数、复数

  • str、byte、bytearray

  • 只包含可封存对象的集合,包括 tuple、list、set 和 dict

  • 定义在模块最外层的函数(使用 def 定义,lambda 函数则不可以)

  • 定义在模块最外层的内置函数

  • 定义在模块最外层的类

  • 某些类实例,这些类的 dict 属性值或 getstate() 函数的返回值可以被封存。

三、pickle 与 json 的区别

python 提供的 json 标准库相信大家都熟悉,提供的方法也与 pickle 相似,那么两者有什么区别呢?

  • JSON 是一个文本序列化格式,pickle 是一个二进制序列化格式。

  • JSON 是我们可以直观阅读的,而 pickle 不行。

  • JSON是可互操作的,在Python之外也可以使用,而pickle则是Python专用的。

  • 默认情况下,JSON 只能表示 Python 内置类型的子集,不能表示自定义的类;但 pickle 可以表示大量的 Python 数据类型。

  • JSON不像 pickle,对一个不信任的JSON进行反序列化的操作本身不会造成任意代码执行漏洞。

关于最后一点,说的是 pickle 模块并不安全。很有可能你去解封的是恶意构建的 pickle 数据,造成解封时执行了恶意代码,所以要慎用。


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