欢迎来到山村网

浅析Python中的序列化存储的方法

2019-03-02 12:09:10浏览:314 来源:山村网   
核心摘要:  这篇文章主要介绍了Python中的序列化存储的方法,序列化存储主要针对的是内存和硬盘之间的写入操作,需要的朋友可以参考下  

  这篇文章主要介绍了Python中的序列化存储的方法,序列化存储主要针对的是内存和硬盘之间的写入操作,需要的朋友可以参考下

  在程序运行的过程中,所有的变量都是在内存中,比如,定义一个dict:

  ?

1 d = dict(name='Bob', age=20, score=88)

  可以随时修改变量,比如把name改成'Bill',但是一旦程序结束,变量所占用的内存就被操作系统全部回收。如果没有把修改后的'Bill'存储到磁盘上,下次重新运行程序,变量又被初始化为'Bob'。

  我们把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化,在Python中叫pickling,在其他语言中也被称之为serialization,marshalling,flattening等等,都是一个意思。

  序列化之后,就可以把序列化后的内容写入磁盘,或者通过网络传输到别的机器上。

  反过来,把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化,即unpickling。

  Python提供两个模块来实现序列化:cPickle和pickle。这两个模块功能是一样的,区别在于cPickle是C语言写的,速度快,pickle是纯Python写的,速度慢,跟cStringIO和StringIO一个道理。用的时候,先尝试导入cPickle,如果失败,再导入pickle:

  ?

1 2 3 4 try: import cPickle as pickle except importError: import pickle

  首先,我们尝试把一个对象序列化并写入文件:

  ?

1 2 3 >>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88) >>> pickle.dumps(d) "(dp0nS'age'np1nI20nsS'score'np2nI88nsS'name'np3nS'Bob'np4ns."

  pickle.dumps()方法把任意对象序列化成一个str,然后,就可以把这个str写入文件。或者用另一个方法pickle.dump()直接把对象序列化后写入一个file-like Object:

  ?

1 2 3 >>> f = open('dump.txt', 'wb') >>> pickle.dump(d, f) >>> f.close()

  看看写入的dump.txt文件,一堆乱七八糟的内容,这些都是Python保存的对象内部信息。

  当我们要把对象从磁盘读到内存时,可以先把内容读到一个str,然后用pickle.loads()方法反序列化出对象,也可以直接用pickle.load()方法从一个file-like Object中直接反序列化出对象。我们打开另一个Python命令行来反序列化刚才保存的对象:

  ?

1 2 3 4 5 >>> f = open('dump.txt', 'rb') >>> d = pickle.load(f) >>> f.close() >>> d {'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}

  变量的内容又回来了!

  当然,这个变量和原来的变量是完全不相干的对象,它们只是内容相同而已。

  Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样,就是它只能用于Python,并且可能不同版本的Python彼此都不兼容,因此,只能用Pickle保存那些不重要的数据,不能成功地反序列化也没关系。

(责任编辑:豆豆)
下一篇:

Python中的JSON使用

上一篇:

详解在Python和IPython中使用Docker

  • 信息二维码

    手机看新闻

  • 分享到
打赏
免责声明
• 
本文仅代表作者个人观点,本站未对其内容进行核实,请读者仅做参考,如若文中涉及有违公德、触犯法律的内容,一经发现,立即删除,作者需自行承担相应责任。涉及到版权或其他问题,请及时联系我们 xfptx@outlook.com