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
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import pickletest_list = ["pingguo", {1, 2, 3}, None]# 使用 dumps() 函数将 test_list 转成 p1p1 = pickle.dumps(test_list)print(p1)print("返回类型：", type(p1)) |
输出结果：
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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：
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import pickletest_list = ["pingguo", {1, 2, 3}, None]# 使用 dumps() 函数将 test_list 转成 p1p1 = 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 p2p2 = pickle.loads(p1)print(p2)print("返回类型：", type(p2)) |
输出结果：
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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
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import pickletest_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。
4. load()
读取指定的序列化数据文件，并返回对象。
示例
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import pickletest_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。
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['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。
以上就是用来将对象持久化的python pickle模块的详细内容，更多关于python对象持久化pickle模块的资料请关注服务器之家其它相关文章！
原文链接：https://www.cnblogs.com/pingguo-softwaretesting/p/15063288.html
