目录
  • 前言
  • 一、pickle 模块下的方法
    • 1. dumps()
    • 2. loads()
    • 3. dump()
    • 4. load()
  • 二、可以被 pickle 封存/解封的对象
    • 三、pickle 与 json 的区别

      前言

      pickle 模块可以对一个 Python 对象的二进制进行序列化和反序列化。说白了,就是它能够实现任意对象与二进制直接的相互转化,也可以实现对象与文本之间的相互转化。

      比如,我程序里有一个 python 对象,我想把它存到磁盘里,于是我用 pickle 把他转到一个文本里。当后面我想使用的时候,读取出来时候依然是一个 python 对象。

      一、pickle 模块下的方法

      pickle 模块提供了以下 4 种方法:

      • dump():将 Python 中的对象序列化成二进制对象,并写入文件
      • load():读取指定的序列化数据文件,并返回对象
      • dumps():将 Python 中的对象序列化成二进制对象,并直接返回,而不是将其写入到文件
      • loads():读取给定的二进制对象数据,并将其转换为 Python 对象

      1. dumps()

      将 Python 中的对象序列化成二进制对象,并直接返回。

      示例

      import pickle
      test_list = ["pingguo", {1, 2, 3}, None]
      # 使用 dumps() 函数将 test_list 转成 p1
      p1 = pickle.dumps(test_list)
      print(p1)
      print("返回类型:", type(p1))
      

      输出结果:

      b'\x80\x03]q\x00(X\x07\x00\x00\x00pingguoq\x01cbuiltins\nset\nq\x02]q\x03(K\x01K\x02K\x03e\x85q\x04Rq\x05Ne.'
      返回类型: <class 'bytes'>
      

      2. loads()

      读取给定的二进制对象数据,并将其转换为 Python 对象。

      示例在上面的基础上继续:

      import pickle
      test_list = ["pingguo", {1, 2, 3}, None]
      # 使用 dumps() 函数将 test_list 转成 p1
      p1 = pickle.dumps(test_list)
      print(p1)
      print("返回类型:", type(p1))
      # 使用 loads() 函数将 p1 转成 Python 对象 p2
      p2 = pickle.loads(p1)
      print(p2)
      print("返回类型:", type(p2))
      

      输出结果:

      b'\x80\x03]q\x00(X\x07\x00\x00\x00pingguoq\x01cbuiltins\nset\nq\x02]q\x03(K\x01K\x02K\x03e\x85q\x04Rq\x05Ne.'
      返回类型: <class 'bytes'>
      ['pingguo', {1, 2, 3}, None]
      返回类型: <class 'list'>
      

      pickle 反序列化后的对象与原对象是等值的副本对象,类似deepcopy。

      3. dump()

      将 Python 中的对象序列化成二进制对象,并写入文件。

      示例

      import pickle
      test_list = ["pingguo", {1, 2, 3}, None]
      with open("test_pickle.txt", "wb") as f:
          # 使用 dump() 函数将 test_list 转成 p1,写到txt文本里
          pickle.dump(test_list, f)
      

      注意这里的写文件是 "wb",以二进制格式打开一个文件只用于写入,否则会报错。

      执行成功后,同级目录下生成一个test_pickle.txt文件,因为是二进制内容,直接打开看到的是乱码。

      用来将对象持久化的python pickle模块

      4. load()

      读取指定的序列化数据文件,并返回对象。

      示例

      import pickle
      test_list = ["pingguo", {1, 2, 3}, None]
      with open("test_pickle.txt", "wb") as f:
          # 使用 dump() 函数将 test_list 转成 p1,写到txt文本里
          pickle.dump(test_list, f)
      with open("test_pickle.txt", "rb") as f:
          # 将二进制文件对象转换成 Python 对象 p3
          p3 = pickle.load(f)
          print(p3)
          print("类型:", type(p3))
      

      注意,这里读取文件用rb,也就是以二进制格式打开一个文件用于只读。

      执行成功。

      ['pingguo', {1, 2, 3}, None]
      类型: <class 'list'>
      

      二、可以被 pickle 封存/解封的对象

      下列类型可以被封存:

      • None、True 和 False
      • 整数、浮点数、复数
      • str、byte、bytearray
      • 只包含可封存对象的集合,包括 tuple、list、set 和 dict
      • 定义在模块最外层的函数(使用 def 定义,lambda 函数则不可以)
      • 定义在模块最外层的内置函数
      • 定义在模块最外层的类
      • 某些类实例,这些类的 dict 属性值或 getstate() 函数的返回值可以被封存。

      三、pickle 与 json 的区别

      python 提供的 json 标准库相信大家都熟悉,提供的方法也与 pickle 相似,那么两者有什么区别呢?

      • JSON 是一个文本序列化格式,pickle 是一个二进制序列化格式。
      • JSON 是我们可以直观阅读的,而 pickle 不行。
      • JSON是可互操作的,在Python之外也可以使用,而pickle则是Python专用的。
      • 默认情况下,JSON 只能表示 Python 内置类型的子集,不能表示自定义的类;但 pickle 可以表示大量的 Python 数据类型。
      • JSON不像 pickle,对一个不信任的JSON进行反序列化的操作本身不会造成任意代码执行漏洞。

      关于最后一点,说的是 pickle 模块并不安全。很有可能你去解封的是恶意构建的 pickle 数据,造成解封时执行了恶意代码,所以要慎用。

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