Python 序列化 pickle/cPickle模块使用介绍
Python序列化的概念很简单。内存里面有一个数据结构,你希望将它保存下来,重用,或者发送给其他人。你会怎么做?这取决于你想要怎么保存,怎么重用,发送给谁。很多游戏允许你在退出的时候保存进度,然后你再次启动的时候回到上次退出的地方。(实际上,很多非游戏程序也会这么干)在这种情况下,一个捕获了当前进度的数据结构需要在你退出的时候保存到硬盘上,接着在你重新启动的时候从硬盘上加载进来。 Python标准库提供pickle和cPickle模块。cPickle是用C编码的,在运行效率上比pickle要高,但是cPickle模块中定义的类型不能被继承(其实大多数时候,我们不需要从这些类型中继承,推荐使用cPickle)。cPickle和pickle的序列化/反序列化规则是一样的,使用pickle序列化一个对象,可以使用cPickle来反序列化。同时,这两个模块在处理自引用类型时会变得更加“聪明”,它不会无限制的递归序列化自引用对象,对于同一对象的多次引用,它只会序列化一次。 pickle模块中的两个主要函数是dump()和load()。dump()函数接受一个数据对象和一个文件句柄作为参数,把数据对象以特定的格式保存到给定的文件中。当我们使用load()函数从文件中取出已保存的对象时,pickle知道如何恢复这些对象到它们本来的格式。 dumps()函数执行和dump()函数相同的序列化。取代接受流对象并将序列化后的数据保存到磁盘文件,这个函数简单的返回序列化的数据。 cPickle.dump(obj,file,protocol=0) cPickle.load(file) 下面通过一个简单的例子来演示上面两个方法的使用: >>> import pickle,cPickle >>> info_dict = {'name':'yeho','age':100,'Lang':'Python'} >>> f = open('info.pkl','wb') >>> pickle.dump(info_dict,f) >>> f.close() >>> exit() # cat info.pkl (dp0 S'Lang' p1 S'Python' p2 sS'age' p3 I100 sS'name' p4 S'yeho' p5 s. >>> import cPickle >>> info_dict Traceback (most recent call last): File "<stdin>",line 1,in <module> NameError: name 'info_dict' is not defined >>> f = open('info.pkl','r+') >>> info2_dict = cPickle.load(f) >>> info2_dict {'Lang': 'Python','age': 100,'name': 'yeho'} >>> info2_dict['age'] = 110 >>> cPickle.dump(info2_dict,f) >>> f.close() >>> exit() >>> import pickle >>> f = open('info.pkl','r+') >>> info_dict = pickle.load(f) >>> info_dict {'Lang': 'Python','name': 'yeho'} >>> info2_dict = pickle.load(f) >>> info2_dict {'Lang': 'Python','age': 110,'name': 'yeho'} >>> info3_dict = pickle.load(f) Traceback (most recent call last): File "<stdin>",in <module> File "/usr/lib64/python2.6/pickle.py",line 1370,in load return Unpickler(file).load() File "/usr/lib64/python2.6/pickle.py",line 858,in load dispatch[key](self) File "/usr/lib64/python2.6/pickle.py",line 880,in load_eof raise EOFError EOFError (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |