問題

你需要將一個Python對象序列化為一個字節(jié)流，以便將它保存到一個文件、存儲到數(shù)據(jù)庫或者通過網(wǎng)絡(luò)傳輸它。

解決方案

對于序列化最普遍的做法就是使用 pickle 模塊。為了將一個對象保存到一個文件中，可以這樣做：

import pickledata = ... # Some Python objectf = open(’somefile’, ’wb’)pickle.dump(data, f)

為了將一個對象轉(zhuǎn)儲為一個字符串，可以使用 pickle.dumps() ：

s = pickle.dumps(data)

為了從字節(jié)流中恢復(fù)一個對象，使用 pickle.load() 或 pickle.loads() 函數(shù)。比如：

# Restore from a filef = open(’somefile’, ’rb’)data = pickle.load(f)# Restore from a stringdata = pickle.loads(s)

討論

對于大多數(shù)應(yīng)用程序來講，dump() 和 load() 函數(shù)的使用就是你有效使用 pickle 模塊所需的全部了。 它可適用于絕大部分Python數(shù)據(jù)類型和用戶自定義類的對象實例。 如果你碰到某個庫可以讓你在數(shù)據(jù)庫中保存/恢復(fù)Python對象或者是通過網(wǎng)絡(luò)傳輸對象的話， 那么很有可能這個庫的底層就使用了 pickle 模塊。

pickle 是一種Python特有的自描述的數(shù)據(jù)編碼。 通過自描述，被序列化后的數(shù)據(jù)包含每個對象開始和結(jié)束以及它的類型信息。 因此，你無需擔(dān)心對象記錄的定義，它總是能工作。 舉個例子，如果要處理多個對象，你可以這樣做：

>>> import pickle>>> f = open(’somedata’, ’wb’)>>> pickle.dump([1, 2, 3, 4], f)>>> pickle.dump(’hello’, f)>>> pickle.dump({’Apple’, ’Pear’, ’Banana’}, f)>>> f.close()>>> f = open(’somedata’, ’rb’)>>> pickle.load(f)[1, 2, 3, 4]>>> pickle.load(f)’hello’>>> pickle.load(f){’Apple’, ’Pear’, ’Banana’}>>>

你還能序列化函數(shù)，類，還有接口，但是結(jié)果數(shù)據(jù)僅僅將它們的名稱編碼成對應(yīng)的代碼對象。例如：

>>> import math>>> import pickle.>>> pickle.dumps(math.cos)b’x80x03cmathncosnqx00.’>>>

當(dāng)數(shù)據(jù)反序列化回來的時候，會先假定所有的源數(shù)據(jù)時可用的。 模塊、類和函數(shù)會自動按需導(dǎo)入進(jìn)來。對于Python數(shù)據(jù)被不同機器上的解析器所共享的應(yīng)用程序而言， 數(shù)據(jù)的保存可能會有問題，因為所有的機器都必須訪問同一個源代碼。

注

千萬不要對不信任的數(shù)據(jù)使用pickle.load()。pickle在加載時有一個副作用就是它會自動加載相應(yīng)模塊并構(gòu)造實例對象。但是某個壞人如果知道pickle的工作原理，他就可以創(chuàng)建一個惡意的數(shù)據(jù)導(dǎo)致Python執(zhí)行隨意指定的系統(tǒng)命令。因此，一定要保證pickle只在相互之間可以認(rèn)證對方的解析器的內(nèi)部使用。

有些類型的對象是不能被序列化的。這些通常是那些依賴外部系統(tǒng)狀態(tài)的對象， 比如打開的文件，網(wǎng)絡(luò)連接，線程，進(jìn)程，棧幀等等。 用戶自定義類可以通過提供 __getstate__() 和 __setstate__() 方法來繞過這些限制。 如果定義了這兩個方法，pickle.dump() 就會調(diào)用 __getstate__() 獲取序列化的對象。 類似的，__setstate__() 在反序列化時被調(diào)用。為了演示這個工作原理， 下面是一個在內(nèi)部定義了一個線程但仍然可以序列化和反序列化的類：

# countdown.pyimport timeimport threadingclass Countdown: def __init__(self, n): self.n = n self.thr = threading.Thread(target=self.run) self.thr.daemon = True self.thr.start() def run(self): while self.n > 0: print(’T-minus’, self.n) self.n -= 1 time.sleep(5) def __getstate__(self): return self.n def __setstate__(self, n): self.__init__(n)

試著運行下面的序列化試驗代碼：

>>> import countdown>>> c = countdown.Countdown(30)>>> T-minus 30T-minus 29T-minus 28...>>> # After a few moments>>> f = open(’cstate.p’, ’wb’)>>> import pickle>>> pickle.dump(c, f)>>> f.close()

然后退出Python解析器并重啟后再試驗下：

>>> f = open(’cstate.p’, ’rb’)>>> pickle.load(f)countdown.Countdown object at 0x10069e2d0>T-minus 19T-minus 18...

你可以看到線程又奇跡般的重生了，從你第一次序列化它的地方又恢復(fù)過來。

pickle 對于大型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)比如使用 array 或 numpy 模塊創(chuàng)建的二進(jìn)制數(shù)組效率并不是一個高效的編碼方式。 如果你需要移動大量的數(shù)組數(shù)據(jù)，你最好是先在一個文件中將其保存為數(shù)組數(shù)據(jù)塊或使用更高級的標(biāo)準(zhǔn)編碼方式如HDF5 (需要第三方庫的支持)。

由于 pickle 是Python特有的并且附著在源碼上，所有如果需要長期存儲數(shù)據(jù)的時候不應(yīng)該選用它。 例如，如果源碼變動了，你所有的存儲數(shù)據(jù)可能會被破壞并且變得不可讀取。 坦白來講，對于在數(shù)據(jù)庫和存檔文件中存儲數(shù)據(jù)時，你最好使用更加標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)編碼格式如XML，CSV或JSON。 這些編碼格式更標(biāo)準(zhǔn)，可以被不同的語言支持，并且也能很好的適應(yīng)源碼變更。

最后一點要注意的是 pickle 有大量的配置選項和一些棘手的問題。 對于最常見的使用場景，你不需要去擔(dān)心這個，但是如果你要在一個重要的程序中使用pickle去做序列化的話， 最好去查閱一下 官方文檔 。

以上就是序列化Python對象的方法的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于序列化Python對象的資料請關(guān)注好吧啦網(wǎng)其它相關(guān)文章！