Python 对象序列化——pickle and cPickle

摘要：对象序列化从这篇文章粗略翻译的模块可以实现任意的对象转换为一系列字节即序列化对象的算法。的文档明确的表明它不提供安全保证。而利用则可以控制序列化的细节。

从这篇文章粗略翻译的pickle and cPickle

pickle模块可以实现任意的Python对象转换为一系列字节(即序列化对象)的算法。这些字节流可以 被传输或存储,接着也可以重构为一个和原先对象具有相同特征的新对象。

cPickle模块实现了同样的算法,但它是用c而不是python。因此,它比python实现的快上好几倍, 但是不允许使用者去继承Pickle。如果继承对于你的使用不是很重要,那么你大可以使用cPickle。

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Woring: pickle的文档明确的表明它不提供安全保证。所以慎用pickle来作为内部进程通信或者数
  据存储,也不要相信那些你不能验证安全性的数据。

通常优先试用 cPickle，只有当 cPickle 无法正常 import 的时候，采用 pickle 来替代。

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try:
   import cPickle as pickle
except:
   import pickle

第一个示例是将数据结构编码为字符串，然后输出到控制台。例子中数据结构完全由基本类型组成。pickle 可以编码任意类的实例，就像下面栗子中演示的那样：用 pickle.dumps() 来创建对象的字符串表示。

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try:
    import cPickle as pickle
except:
    import pickle
import pprint
data = [ { "a":"A", "b":2, "c":3.0 } ]
print "DATA:",
pprint.pprint(data)
data_string = pickle.dumps(data)
print "PICKLE:", data_string

pickle 默认试用 ASSCII 字符串来进行编码解码。也支持效率更高的二进制格式，但是下面的例子为了方便阅读,还是使用了 ASSCII 码。

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$ python pickle_string.py
DATA:[{"a": "A", "b": 2, "c": 3.0}]
PICKLE: (lp1
(dp2
S"a"
S"A"
sS"c"
F3
sS"b"
I2
sa.

数据被序列化之后，你就可以将他写入文件、socket、pipe、etc.然后你可以读取文件并unpickle 这些数据来构造一个新的对象。

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try:
    import cPickle as pickle
except:
    import pickle
import pprint
data1 = [ { "a":"A", "b":2, "c":3.0 } ]
print "BEFORE:",
pprint.pprint(data1)
data1_string = pickle.dumps(data1)
data2 = pickle.loads(data1_string)
print "AFTER:",
pprint.pprint(data2)
print "SAME?:", (data1 is data2)
print "EQUAL?:", (data1 == data2)

如同例子中演示的那样，新的对象与之前的对象相等，但是并不是同一个对象。

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$ python pickle_unpickle.py
BEFORE:[{"a": "A", "b": 2, "c": 3.0}]
AFTER:[{"a": "A", "b": 2, "c": 3.0}]
SAME?: False
EQUAL?: True

除了 dumps() 跟 loads(), pickle 还有其他比较方便的方法来操作类文件流。可以同时写入多个对象到一个 stream 中，然后对象数量与大小的时候从 stream 读取他们。

</>复制代码 

try:
    import cPickle as pickle
except:
    import pickle
import pprint
from StringIO import StringIO
class SimpleObject(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        l = list(name)
        l.reverse()
        self.name_backwards = "".join(l)
        return
data = []
data.append(SimpleObject("pickle"))
data.append(SimpleObject("cPickle"))
data.append(SimpleObject("last"))
# Simulate a file with StringIO
out_s = StringIO()
# Write to the stream
for o in data:
    print "WRITING: %s (%s)" % (o.name, o.name_backwards)
    pickle.dump(o, out_s)
    out_s.flush()
# Set up a read-able stream
in_s = StringIO(out_s.getvalue())
# Read the data
while True:
    try:
        o = pickle.load(in_s)
    except EOFError:
        break
    else:
        print "READ: %s (%s)" % (o.name, o.name_backwards)

上面例子中使用了 StringIO 缓冲区来模拟streams，这样我们在建立可读流的时候可以玩一些技巧。一些接单的数据库格式也可以使用 pickles 来存储数据，当然，如果试用 shelve 来存储会更加简单。

</>复制代码 
$ python pickle_stream.py
WRITING: pickle (elkcip)
WRITING: cPickle (elkciPc)
WRITING: last (tsal)
READ: pickle (elkcip)
READ: cPickle (elkciPc)
READ: last (tsal)

除了存储数据，pickles 用来做内部通信的机会也很多。举个例子：用 os.fork() 和 os.pipe() 可以建立一个工作进程，然后这个进程会从管道中读取数据并把结果传递给另外一个管道。因为这些代码是用来管理worker pool 跟 发送任务跟接受任务的，没有什么特殊的内容，所以这些核心代码可以被拿来重复利用。如果你在试用 pipe 或者 sockets，那么在 dumping完对象之后，不要忘记刷新它们并通过其间的连接将数据推送到另外一个进程。如果你不想自己写 worker pool manager 的话，可以看一下multiprocessing。

需要注意的是，在序列化实例的时候，我们只是对于数据来进行序列化，而无法对类的定义进行序列化。
下面的栗子：

</>复制代码 
try:
    import cPickle as pickle
except:
    import pickle
import sys
class SimpleObject(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        l = list(name)
        l.reverse()
        self.name_backwards = "".join(l)
        return
if __name__ == "__main__":
    data = []
    data.append(SimpleObject("pickle"))
    data.append(SimpleObject("cPickle"))
    data.append(SimpleObject("last"))
    try:
        filename = sys.argv[1]
    except IndexError:
        raise RuntimeError("Please specify a filename as an argument to %s" % sys.argv[0])
    out_s = open(filename, "wb")
    try:
        # Write to the stream
        for o in data:
            print "WRITING: %s (%s)" % (o.name, o.name_backwards)
            pickle.dump(o, out_s)
    finally:
        out_s.close()

运行的时候，这个脚本会以命令行中给出的参数创建一个文件。

</>复制代码 
$ python pickle_dump_to_file_1.py test.dat
WRITING: pickle (elkcip)
WRITING: cPickle (elkciPc)
WRITING: last (tsal)

下面是一个会报错的栗子：

</>复制代码 
try:
    import cPickle as pickle
except:
    import pickle
import pprint
from StringIO import StringIO
import sys
try:
    filename = sys.argv[1]
except IndexError:
    raise RuntimeError("Please specify a filename as an argument to %s" % sys.argv[0])
in_s = open(filename, "rb")
try:
    # Read the data
    while True:
        try:
            o = pickle.load(in_s)
        except EOFError:
            break
        else:
            print "READ: %s (%s)" % (o.name, o.name_backwards)
finally:
    in_s.close()

这个报错是因为没有SimpleObject类。

</>复制代码 
$ python pickle_load_from_file_1.py test.dat
Traceback (most recent call last):
  File "pickle_load_from_file_1.py", line 52, in 
    o = pickle.load(in_s)
AttributeError: "module" object has no attribute "SimpleObject"

我们通过从原来的脚本中import SimpleObject来修正上面的错误。
在上面文件中的增加下面一行:

</>复制代码 
from pickle_dump_to_file_1 import SimpleObject

</>复制代码 
$ python pickle_load_from_file_2.py test.dat
READ: pickle (elkcip)
READ: cPickle (elkciPc)
READ: last (tsal)

像sockets, file handles, database connections ...这些数据类型是无法被序列化的，我们在处理类似数据类型的时候不得不特殊处理。而利用pickle protocol 则可以控制序列化的细节。

</>复制代码 
class Data(object):
    def __init__(self, x, y):
        self._x = x
        self._y = y
    def __getstate__(self):
        d = self.__dict__.copy()
        del d["_y"]
        return d
    def __setstate__(self, state):
        self.__dict__.update(state)
d = Data(10, 20)
s = cPickle.dumps(d, 2)
d2 = cPickle.loads(s)
##d2.__dict__
##{"_x": 10}