Python标准库分享之存储对象 (pickle包,cPickle包)

简介: Python标准库分享之存储对象 (pickle包,cPickle包)

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:

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


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:


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


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:

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


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。

相关文章
|
12天前
|
XML JSON 数据库
Python的标准库
Python的标准库
129 77
|
13天前
|
XML JSON 数据库
Python的标准库
Python的标准库
41 11
|
5天前
|
存储 数据处理 Python
Python如何显示对象的某个属性的所有值
本文介绍了如何在Python中使用`getattr`和`hasattr`函数来访问和检查对象的属性。通过这些工具,可以轻松遍历对象列表并提取特定属性的所有值,适用于数据处理和分析任务。示例包括获取对象列表中所有书籍的作者和检查动物对象的名称属性。
17 2
|
13天前
|
数据可视化 Python
以下是一些常用的图表类型及其Python代码示例,使用Matplotlib和Seaborn库。
通过这些思维导图和分析说明表,您可以更直观地理解和选择适合的数据可视化图表类型,帮助更有效地展示和分析数据。
57 8
|
20天前
|
Python 容器
[oeasy]python048_用变量赋值_连等赋值_解包赋值_unpack_assignment _
本文介绍了Python中变量赋值的不同方式,包括使用字面量和另一个变量进行赋值。通过`id()`函数展示了变量在内存中的唯一地址,并探讨了变量、模块、函数及类类型的地址特性。文章还讲解了连等赋值和解包赋值的概念,以及如何查看已声明的变量。最后总结了所有对象(如变量、模块、函数、类)都有其类型且在内存中有唯一的引用地址,构成了Python系统的基石。
28 5
|
19天前
|
缓存 监控 算法
Python内存管理:掌握对象的生命周期与垃圾回收机制####
本文深入探讨了Python中的内存管理机制,特别是对象的生命周期和垃圾回收过程。通过理解引用计数、标记-清除及分代收集等核心概念,帮助开发者优化程序性能,避免内存泄漏。 ####
31 3
|
4月前
|
JSON 缓存 安全
Python pickle 二进制序列化和反序列化 - 数据持久化
Python pickle 二进制序列化和反序列化 - 数据持久化
61 0
|
7月前
|
存储 JSON JavaScript
Python中的JSON与Pickle模块:数据序列化和反序列化的利器
在Python编程中,数据的序列化和反序列化是经常遇到的操作。序列化是将数据结构或对象状态转换为可以存储或传输的格式的过程,而反序列化则是这个过程的逆操作,即将序列化的数据重新转换回原来的数据结构或对象状态。Python中的JSON和Pickle模块就是实现数据序列化和反序列化的强大工具。
|
存储 JSON 数据格式
【Python标准库】Pickle库与序列化
【Python标准库】Pickle库与序列化

热门文章

最新文章