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python持久性管理pickle模块详细介绍

  • Post category:Python

下面我就来详细讲解Python持久性管理pickle模块的使用攻略。

1. 什么是Pickling

Pickling是指将Python对象从原始Python表示转换为一系列字节的过程，以便将其存储在文件中、通过网络发送等。相反，反pickling则是将这些字节还原为Python对象的过程。

在Python中，可以使用pickle模块来完成pickling和unpickling的过程。

2. pickle模块的基本使用

2.1 pickling

具体来说，进行pickling操作的函数是pickle.dump()和pickle.dumps()。

先来看pickle.dump()函数，该函数第一个参数为要持久化的Python对象，第二个参数则是提供了一个文件对象，指定了向哪个文件中写入pickling数据。示例代码如下：

import pickle

# 定义一个Python对象
data = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

# 打开一个文件，以二进制写入模式
with open('data.pickle', 'wb') as f:
    # 把Python对象持久化到文件中
    pickle.dump(data, f)

上述代码中，首先定义了一个Python字典对象data，然后使用pickle.dump()函数，将其序列化到文件data.pickle中。

另外，如果不想将pickling数据写入到文件中，而是直接返回序列化后的二进制数据，则可以使用pickle.dumps()函数。示例代码如下：

import pickle

# 定义一个Python对象
data = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

# 进行对象序列化
serialized_data = pickle.dumps(data)

print(serialized_data)

上述代码中，pickle.dumps()函数将Python对象data序列化为二进制数据，并将其存储在变量serialized_data中。

2.2 unpickling

进行unpickling操作的函数是pickle.load()和pickle.loads()。

先来看pickle.load()函数，该函数的参数是一个可读取的文件对象，其返回值是从文件中读取的Python对象。示例代码如下：

import pickle

# 打开之前存储pickling数据的文件
with open('data.pickle', 'rb') as f:
    # 从文件中反序列化出Python对象
    data = pickle.load(f)

print(data)

上述代码中，使用pickle.load()函数从data.pickle文件中读取pickling数据，并反序列化为Python对象。

另外，如果不想从文件中读取pickling数据，而是从二进制数据中反序列化Python对象，则可以使用pickle.loads()函数。示例代码如下：

import pickle

# 定义一个包含pickling数据的二进制字符串
serialized_data = b'\x80\x04\x95\x0f\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00}\x94\x8c\x01a\x94K\x01\x8c\x01b\x94K\x02\x8c\x01c\x94K\x03u.'

# 进行对象反序列化
data = pickle.loads(serialized_data)

print(data)

上述代码中，pickle.loads()函数从二进制字符串serialized_data中反序列化出Python对象。

3. pickle模块的注意事项

使用pickle模块要注意以下事项：

  • pickle模块是Python特定的数据序列化格式，其中包含了Python对象的所有信息，因此不能将pickle数据交给非Python应用程序使用。
  • pickle模块不保证对于特定的python代码的序列化和反序列化总是有用的，当Python对象包含一些C扩展时，其可能会失效或者完全无法工作。
  • 不要从不信任的pickle数据中反序列化出Python对象，这可能导致安全漏洞。
  • pickle数据可以包含Python代码，反序列化这样的数据可执行任意代码。因此，不要从不信任的pickle数据中反序列化代码。
  • 当存储pickle数据时，要考虑存储器需要足够大，以便存储可序列化的所有对象。如果存储器不足够大，pickle.dump()会抛出pickle.PickleError异常。

4. 总结

这就是Python持久性管理pickle模块的使用攻略的全部内容啦。在实际开发中，pickle模块的使用非常方便，可以帮助我们轻松地将Python对象持久化到文件或者网络中，并且也可以方便地反序列化Python对象。但是我们也需要注意pickle模块使用时的注意事项。

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