python标准库学习之pickle模块

对象存在于程序运行时的内存中，当程序再也不运行时或断电关机时，这些对象便再也不存在。我如今想把对象保存下来，方便之后使用，这就是持久化技术。
利用 python标准库中的的pickle模块能够将对象转换为一种能够传输或存储的格式。

若是但愿透明地存储 python 对象，而不丢失其身份和类型等信息，则须要某种形式的对象序列化：它是一个将任意复杂的对象转成对象的文本或二进制表示的过程。

主要方法

pickle模块中有两个主要函数，它们是dump()和load()。

dump()方法

该方法的做用是实现python 对象的序列化，将 obj 保存到 file 中。
具体语法以下：

pickle.dump(obj, file[, protocol])

obj：要持久化保存的对象；
file： 将对象序列化后保存到的类文件对象;
它必须有一个能够接受单字符串做为入参的write() 方法。这个对象能够是一个以写模式打开的文件对象或者一个 StringIO 对象，或者其余任意知足条件的接口；
protocol: 可选的参数，默认为 0。0表示所序列化的对象使用可打印的ASCII码表示；1或True 表示使用老式的二进制协议；2表示使用python2.3版本引入的新二进制协议，比之前的高效；负值表示将使用可用的最高协议版本。
若是 protocol>=1，那么文件对象须要以二进制形式打开。

dumps()

具体语法为：

pickle.dumps(obj[, protocol])

返回一个字符串，而不是存入文件中。

load()

该方法用于反序列化，即将序列化的对象从新恢复成python对象。
具体语法以下：

pickle.load(file)

这个 file 必须是一个拥有一个能接收单整数为参数的 read() 方法以及一个不接收任何参数的 readline() 方法，而且这两个方法的返回值都应该是字符串。这能够是一个打开为读的文件对象、StringIO 对象或其余任何知足条件的对象。

loads()

pickle.loads(string)

从字符串中恢复对象。

Pickler()

class pickle.Pickler(file[, protocol])

可使用该对象调用dunmp 和 load 等方法。

clear_memo()

对于相同的对象，若是不使用clear_memo()方法，那么python只会pickle一次

cPickle 模块

cPickle 是 pickle的优化版， cPickle是 C 编写的所以它能够比pickle快 1000倍。可是它不支持使用子类化的Pickler()和Unpickler()类，由于在cPickle中，这些都是否是类的功能。大多数应用程序不须要此功能，并能够受益于cPickle的改进性能。除此以外，这两个模块的接口是几乎彻底相同。

用例

In [2]: try:
   ...:     import cPickle as pickle
   ...: except:
   ...:     import pickle
   ...:

In [3]: info = [1, 2, 3, 'hello']
In [4]: data1 = pickle.dumps(info)
In [5]: print data1
(lp1
I1
aI2
aI3
aS'hello'
p2
a.

In [6]: data2 = pickle.loads(data1)
In [7]: print data2
[1, 2, 3, 'hello']

In [8]: type(data1)
Out[8]: str