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python之pickle模块

news 来源：原创 2024/5/14 17:27:35

python之pickle模块

文章目录

python之pickle模块
- 引入
- - - pickle的使用问题与局限性
- 一.序列化与反序列化介绍
- 二.Pickle的使用
- - 1.简单使用
  - 2.写入文件序列化与反序列化
  - 3.简单序列化与反序列化 (提供直接写入文件功能)
  - - 4.python2与python3的pickle兼容性问题
- 三.Pickle 与 json 对比
- - 1.json 格式
  - 2.pickle 格式
  - 3.两种格式序列化与反序列化对比
  - 4.pickle 可序列化任意类型小示例

引入

pickle的使用问题与局限性

Pickle是 Python特有的序列化模块, 它只能用于Python, 并且可能不同版本的Python彼此都不兼容，但是pickle的好处是可以存储Python中的所有的数据类型，包括对象，而json不行

ps : 一般用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也没关系

一.序列化与反序列化介绍

👉Pickle是Python的内置模块👈点我给你介绍

二.Pickle的使用

1.简单使用

pickle 将数据存成 Bytes 类型

import pickle

s = {1,2,3,4}
print(pickle.dumps(s))
# b'\x80\x03cbuiltins\nset\nq\x00]q\x01(K\x01K\x02K\x03K\x04e\x85q\x02Rq\x03.'

b = b'\x80\x03cbuiltins\nset\nq\x00]q\x01(K\x01K\x02K\x03K\x04e\x85q\x02Rq\x03.'
print(pickle.loads(b))
# {1, 2, 3, 4}

2.写入文件序列化与反序列化

序列化 : .dumps()

import pickle

s = {1, 2, 3, 4, 5, }
res = pickle.dumps(s)
with open('db.pkl', 'wb', )as f:
    f.write(res)

反序列化 : loads()

with open('db.pkl', 'rb')as f:
    data = f.read()
    dic = pickle.loads(data)
    print(res,type(res))  # {1, 2, 3, 4, 5} <class 'set'>

3.简单序列化与反序列化 (提供直接写入文件功能)

序列化 : dump()

import pickle

s=[1,2,3,4,5]
with open('db.pic','wb')as f:
    pickle.dump(s,f)

反序列化 : load()

with open('db.pic','rb')as f:
    res = pickle.load(f)
    print(res,type(res))  # [1, 2, 3, 4, 5] <class 'list'>

4.python2与python3的pickle兼容性问题

# coding:utf-8
import pickle

with open('a.pkl',mode='wb') as f:
    # 一：在python3中执行的序列化操作如何兼容python2
    # python2不支持protocol>2，默认python3中protocol=4
    # 所以在python3中dump操作应该指定protocol=2, 为了方便以后兼容python2的协议
    pickle.dump('你好啊',f,protocol=2)

with open('a.pkl', mode='rb') as f:
    # 二：python2中反序列化才能正常使用
    res=pickle.load(f)
    print(res)

三.Pickle 与 json 对比

1.json 格式

通用格式, 任何语言都支持, 并且都可以解析
数据类型有限 : 字典, 列表, 布尔

2.pickle 格式

只适用于 Python, 序列化之后拿到的返回值是 Bytes 类型, 其他语言识别不了
但可以支持 Python 中的任意类型

3.两种格式序列化与反序列化对比

import json
import pickle

dic = {'name' : 'shawn'}

⛅序列化
jjj = json.dumps(dic)
ppp = pickle.dumps(dic)
print(jjj)  # {"name": "shawn"}
print(ppp)  # b'\x80\x03}q\x00X\x04\x00\x00\x00nameq\x01X\x05\x00\x00\x00shawnq\x02s.'
print(type(jjj))  # <class 'str'>
print(type(ppp)   # <class 'bytes'>
      
⛅反序列化
jjj2 = json.loads('{"name": "shawn"}')
ppp2 = pickle.loads(b'\x80\x03}q\x00X\x04\x00\x00\x00nameq\x01X\x05\x00\x00\x00shawnq\x02s.')
print(jjj2)  # {'name': 'shawn'}
print(ppp2)  # {'name': 'shawn'}
print(jjj2["name"],type(jjj2))  # shawn <class 'dict'>
print(ppp2["name"],type(ppp2))  # shawn <class 'dict'>

4.pickle 可序列化任意类型小示例

import json
import pickle

dic = {'type' : input}
res1 = json.dumps(dic)   # 报错 : TypeError
res2 = pickle.dumps(dic) 
print(res2)  # b'\x80\x03}q\x00X\x04\x00\x00\x00typeq\x01cbuiltins\ninput\nq\x02s.'

pickle.loads(res2)["type"]()  # 反序列化加括号"()"出来可以直接使用"input"函数