Python标准库05 存储对象 (pickle包,cPickle包)

时间:2021-10-22 22:14:31

作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢!

谢谢reverland纠错

在之前对Python对象的介绍中 (面向对象的基本概念面向对象的进一步拓展),我提到过Python“一切皆对象”的哲学,在Python中,无论是变量还是函数,都是一个对象。当Python运行时,对象存储在内存中,随时等待系统的调用。然而,内存里的数据会随着计算机关机和消失,如何将对象保存到文件,并储存在硬盘上呢?

计算机的内存中存储的是二进制的序列 (当然,在Linux眼中,是文本流)。我们可以直接将某个对象所对应位置的数据抓取下来,转换成文本流 (这个过程叫做serialize),然后将文本流存入到文件中。由于Python在创建对象时,要参考对象的类定义,所以当我们从文本中读取对象时,必须在手边要有该对象的类定义,才能懂得如何去重建这一对象。从文件读取时,对于Python的内建(built-in)对象 (比如说整数、词典、表等等),由于其类定义已经载入内存,所以不需要我们再在程序中定义类。但对于用户自行定义的对象,就必须要先定义类,然后才能从文件中载入对象 (比如面向对象的基本概念中的对象那个summer)。

pickle包

对于上述过程,最常用的工具是Python中的pickle包。

1) 将内存中的对象转换成为文本流:

Python标准库05 存储对象 (pickle包,cPickle包)
import pickle

# define class
class Bird(object):
have_feather = True
way_of_reproduction = 'egg' summer   = Bird() # construct an object
picklestring = pickle.dumps(summer) # serialize object
Python标准库05 存储对象 (pickle包,cPickle包)

使用pickle.dumps()方法可以将对象summer转换成了字符串 picklestring(也就是文本流)。随后我们可以用普通文本的存储方法来将该字符串储存在文件(文本文件的输入输出)。

当然,我们也可以使用pickle.dump()的方法,将上面两部合二为一:

Python标准库05 存储对象 (pickle包,cPickle包)
import pickle

# define class
class Bird(object):
have_feather = True
way_of_reproduction = 'egg' summer = Bird() # construct an object
fn = 'a.pkl'
with open(fn, 'w') as f: # open file with write-mode
picklestring = pickle.dump(summer, f) # serialize and save object
Python标准库05 存储对象 (pickle包,cPickle包)

对象summer存储在文件a.pkl

2) 重建对象

首先,我们要从文本中读出文本,存储到字符串 (文本文件的输入输出)。然后使用pickle.loads(str)的方法,将字符串转换成为对象。要记得,此时我们的程序中必须已经有了该对象的类定义。

此外,我们也可以使用pickle.load()的方法,将上面步骤合并:

Python标准库05 存储对象 (pickle包,cPickle包)
import pickle

# define the class before unpickle
class Bird(object):
have_feather = True
way_of_reproduction = 'egg' fn = 'a.pkl'
with open(fn, 'r') as f:
summer = pickle.load(f) # read file and build object
Python标准库05 存储对象 (pickle包,cPickle包)

cPickle包

cPickle包的功能和用法与pickle包几乎完全相同 (其存在差别的地方实际上很少用到),不同在于cPickle是基于c语言编写的,速度是pickle包的1000倍。对于上面的例子,如果想使用cPickle包,我们都可以将import语句改为:

import cPickle as pickle

就不需要再做任何改动了。

总结

对象 -> 文本 -> 文件

pickle.dump(), pickle.load(), cPickle