前言：

Python 中有個(gè)序列化過(guò)程叫作 pickle，它能夠?qū)崿F(xiàn)任意對(duì)象與文本之間的相互轉(zhuǎn)化，也可以實(shí)現(xiàn)任意對(duì)象與二進(jìn)制之間的相互轉(zhuǎn)化。也就是說(shuō)，pickle 可以實(shí)現(xiàn) Python 對(duì)象的存儲(chǔ)及恢復(fù)。

值得一提的是，pickle 是 python 語(yǔ)言的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模塊，安裝 python 的同時(shí)就已經(jīng)安裝了 pickle 庫(kù)，因此它不需要再單獨(dú)安裝，使用 import 將其導(dǎo)入到程序中，就可以直接使用。

pickle 模塊提供了以下 4 個(gè)函數(shù)供我們使用：

• dumps()：將 Python 中的對(duì)象序列化成二進(jìn)制對(duì)象，并返回；
• loads()：讀取給定的二進(jìn)制對(duì)象數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為 Python 對(duì)象；
• dump()：將 Python 中的對(duì)象序列化成二進(jìn)制對(duì)象，并寫(xiě)入文件；
• load()：讀取指定的序列化數(shù)據(jù)文件，并返回對(duì)象。

以上這 4 個(gè)函數(shù)可以分成兩類(lèi)，其中 dumps 和 loads 實(shí)現(xiàn)基于內(nèi)存的 Python 對(duì)象與二進(jìn)制互轉(zhuǎn)；dump 和 load 實(shí)現(xiàn)基于文件的 Python 對(duì)象與二進(jìn)制互轉(zhuǎn)。

pickle.dumps()函數(shù)

此函數(shù)用于將 Python 對(duì)象轉(zhuǎn)為二進(jìn)制對(duì)象，其語(yǔ)法格式如下：

dumps(obj,?protocol=None,?*,?fix_imports=True)

此格式中各個(gè)參數(shù)的含義為：

• obj：要轉(zhuǎn)換的 Python 對(duì)象；
• protocol：pickle 的轉(zhuǎn)碼協(xié)議，取值為 0、1、2、3、4，其中 0、1、2 對(duì)應(yīng) Python 早期的版本，3 和 4 則對(duì)應(yīng) Python 3.x 版本及之后的版本。未指定情況下，默認(rèn)為 3。
• 其它參數(shù)：為了兼容 Python 2.x 版本而保留的參數(shù)，Python 3.x 中可以忽略。

【例 1】

import?pickle
tup1?=?('I?love?Python',?{1,2,3},?None)
#使用?dumps()?函數(shù)將?tup1?轉(zhuǎn)成?p1
p1?=?pickle.dumps(tup1)
print(p1)

輸出結(jié)果為：

b'\x80\x03X\r\x00\x00\x00I love Pythonq\x00cbuiltins\nset\nq\x01]q\x02(K\x01K\x02K\x03e\x85q\x03Rq\x04N\x87q\x05.'

pickle.loads()函數(shù)

此函數(shù)用于將二進(jìn)制對(duì)象轉(zhuǎn)換成 Python 對(duì)象，其基本格式如下：

loads(data,?*,?fix_imports=True,?encoding='ASCII',?errors='strict')

其中，data 參數(shù)表示要轉(zhuǎn)換的二進(jìn)制對(duì)象，其它參數(shù)只是為了兼容 Python 2.x 版本而保留的，可以忽略。

【例 2】在例 1 的基礎(chǔ)上，將 p1 對(duì)象反序列化為 Python 對(duì)象。

import?pickle
tup1?=?('I?love?Python',?{1,2,3},?None)
p1?=?pickle.dumps(tup1)
#使用?loads()?函數(shù)將?p1?轉(zhuǎn)成?Python?對(duì)象
t2?=?pickle.loads(p1)
print(t2)

運(yùn)行結(jié)果為：

('I love Python', {1, 2, 3}, None)

注意：在使用 loads() 函數(shù)將二進(jìn)制對(duì)象反序列化成 Python 對(duì)象時(shí)，會(huì)自動(dòng)識(shí)別轉(zhuǎn)碼協(xié)議，所以不需要將轉(zhuǎn)碼協(xié)議當(dāng)作參數(shù)傳入。并且，當(dāng)待轉(zhuǎn)換的二進(jìn)制對(duì)象的字節(jié)數(shù)超過(guò) pickle 的 Python 對(duì)象時(shí)，多余的字節(jié)將被忽略。

pickle.dump()函數(shù)

此函數(shù)用于將 Python 對(duì)象轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制文件，其基本語(yǔ)法格式為：

dump?(obj,?file,protocol=None,?*,?fix?mports=True)

其中各個(gè)參數(shù)的具體含義如下：

• obj：要轉(zhuǎn)換的 Python 對(duì)象。
• file：轉(zhuǎn)換到指定的二進(jìn)制文件中，要求該文件必須是以"wb"的打開(kāi)方式進(jìn)行操作。
• protocol：和 dumps() 函數(shù)中 protocol 參數(shù)的含義完全相同，因此這里不再重復(fù)描述。
• 其他參數(shù)：為了兼容以前 Python 2.x版本而保留的參數(shù)，可以忽略。

【例 3】將 tup1 元組轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制對(duì)象文件。

import?pickle
tup1?=?('I?love?Python',?{1,2,3},?None)
#使用?dumps()?函數(shù)將?tup1?轉(zhuǎn)成?p1
with?open?("a.txt",?'wb')?as?f:?#打開(kāi)文件
????pickle.dump(tup1,?f)?#用?dump?函數(shù)將?Python?對(duì)象轉(zhuǎn)成二進(jìn)制對(duì)象文件

運(yùn)行完此程序后，會(huì)在該程序文件同級(jí)目錄中，生成 a.txt 文件，但由于其內(nèi)容為二進(jìn)制數(shù)據(jù)，因此直接打開(kāi)會(huì)看到亂碼。

pickle.load()函數(shù)

此函數(shù)和 dump() 函數(shù)相對(duì)應(yīng)，用于將二進(jìn)制對(duì)象文件轉(zhuǎn)換成 Python 對(duì)象。該函數(shù)的基本語(yǔ)法格式為：

load(file,?*,?fix_imports=True,?encoding='ASCII',?errors='strict')

其中，file 參數(shù)表示要轉(zhuǎn)換的二進(jìn)制對(duì)象文件（必須以 "rb" 的打開(kāi)方式操作文件），其它參數(shù)只是為了兼容 Python 2.x 版本而保留的參數(shù)，可以忽略。

【例 4】將例 3 轉(zhuǎn)換的 a.txt 二進(jìn)制文件對(duì)象轉(zhuǎn)換為 Python 對(duì)象。

import?pickle
tup1?=?('I?love?Python',?{1,2,3},?None)
#使用?dumps()?函數(shù)將?tup1?轉(zhuǎn)成?p1
with?open?("a.txt",?'wb')?as?f:?#打開(kāi)文件
????pickle.dump(tup1,?f)?#用?dump?函數(shù)將?Python?對(duì)象轉(zhuǎn)成二進(jìn)制對(duì)象文件
with?open?("a.txt",?'rb')?as?f:?#打開(kāi)文件
????t3?=?pickle.load(f)?#將二進(jìn)制文件對(duì)象轉(zhuǎn)換成?Python?對(duì)象
????print(t3)

運(yùn)行結(jié)果為：

('I love Python', {1, 2, 3}, None)

總結(jié)：

看似強(qiáng)大的 pickle 模塊，其實(shí)也有它的短板，即 pickle 不支持并發(fā)地訪問(wèn)持久性對(duì)象，在復(fù)雜的系統(tǒng)環(huán)境下，尤其是讀取海量數(shù)據(jù)時(shí)，使用 pickle 會(huì)使整個(gè)系統(tǒng)的I/O讀取性能成為瓶頸。這種情況下，可以使用 ZODB。

ZODB 是一個(gè)健壯的、多用戶(hù)的和面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，專(zhuān)門(mén)用于存儲(chǔ) Python 語(yǔ)言中的對(duì)象數(shù)據(jù)，它能夠存儲(chǔ)和管理任意復(fù)雜的 Python 對(duì)象，并支持事務(wù)操作和并發(fā)控制。并且，ZODB 也是在 Python 的序列化操作基礎(chǔ)之上實(shí)現(xiàn)的，因此要想有效地使用 ZODB，必須先學(xué)好 pickle。

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