Введение

Примеры

Использование Pickle для сериализации и десериализации объекта

pickle модуль реализует алгоритм преобразования произвольного объекта Python в последовательность байт. Этот процесс также называется сериализации объекта. Поток байтов, представляющий объект, затем может быть передан или сохранен, а затем реконструирован для создания нового объекта с такими же характеристиками.

Для простейшего кода, мы используем dump() и load() функцию.

Для сериализации объекта

 import pickle

# An arbitrary collection of objects supported by pickle.
data = {
    'a': [1, 2.0, 3, 4+6j],
    'b': ("character string", b"byte string"),
    'c': {None, True, False}
}

with open('data.pickle', 'wb') as f:
    # Pickle the 'data' dictionary using the highest protocol available.
    pickle.dump(data, f, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

Для десериализации объекта

 import pickle

with open('data.pickle', 'rb') as f:
    # The protocol version used is detected automatically, so we do not
    # have to specify it.
    data = pickle.load(f)

Использование объектов pickle и byte

Кроме того , можно сериализовать в и десериализации из объектов байтов, используя dumps и loads функции, которые эквивалентны dump и load .

 serialized_data = pickle.dumps(data, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)
# type(serialized_data) is bytes

deserialized_data = pickle.loads(serialized_data)
# deserialized_data == data

Настроить маринованные данные

Некоторые данные не могут быть засолены. Другие данные не следует собирать по другим причинам.

Что будет маринованные может быть определена в __getstate__ методом. Этот метод должен возвращать что-то, что можно выбрать.

На на противоположной стороне __setstate__ : он получит то , что __getstate__ создан и должно инициализировать объект.

 class A(object):
    def __init__(self, important_data):
        self.important_data = important_data

        # Add data which cannot be pickled:
        self.func = lambda: 7

        # Add data which should never be pickled, because it expires quickly:
        self.is_up_to_date = False

    def __getstate__(self):
        return [self.important_data] # only this is needed

    def __setstate__(self, state):
        self.important_data = state[0]

        self.func = lambda: 7  # just some hard-coded unpicklable function

        self.is_up_to_date = False  # even if it was before pickling

Теперь это можно сделать:

 >>> a1 = A('very important')
>>>
>>> s = pickle.dumps(a1)  # calls a1.__getstate__()
>>>
>>> a2 = pickle.loads(s)  # calls a1.__setstate__(['very important'])
>>> a2
<__main__.A object at 0x0000000002742470>
>>> a2.important_data
'very important'
>>> a2.func()
7

Реализация здесь pikles список с одним значением: [self.important_data].Это просто пример, __getstate__ мог бы вернуться все , что пригодны для консервирования, до тех пор , как __setstate__ знает , как сделать oppoisite. Хорошей альтернативой является словарем всех значений: {'important_data': self.important_data} .

Конструктор не называется! Обратите внимание , что в предыдущем примере экземпляр a2 был создан в pickle.loads никогда не называя A.__init__ , так A.__setstate__ пришлось инициализировать все , что __init__ бы инициализирована , если она была вызвана.

Сериализация данных с pickle