python pickle.load

时间: 2023-04-21 21:05:42 浏览: 111

python pickle存储、读取大数据量列表、字典数据的方法

Python的`pickle`模块是处理序列化和反序列化的强大工具，它能够将Python对象转换为字节流，以便存储或在网络上传输，然后再将这些字节流恢复为原始对象。这对于处理大数据量的列表和字典尤其有用，特别是当需要在不同时间点或者在不同程序之间保存和加载数据时。序列化（Pickling）过程： 1. 我们需要创建一个要序列化的数据结构，例如列表或字典。 2. 使用`open()`函数以二进制写入模式（'wb'）打开一个文件，准备写入序列化后的数据。 3. 调用`pickle.dump()`函数，将数据对象和打开的文件对象作为参数传入。这会将Python对象转换为字节流并写入文件。 4. 记得关闭文件，确保所有数据都被写入。例如，对于一个列表： ```python list1 = [123, 'xiaopingguo', 54, [90, 78]] list_file = open('list1.pickle', 'wb') pickle.dump(list1, list_file) list_file.close() ``` 反序列化（Unpickling）过程： 1. 打开已序列化的文件，这次使用二进制读取模式（'rb'）。 2. 使用`pickle.load()`函数读取文件内容，这会将字节流转换回Python对象。 3. 读取完成后，关闭文件。例如，读取上面保存的列表： ```python list_file = open('list1.pickle', 'rb') list2 = pickle.load(list_file) print(list2) ``` 同样的步骤适用于字典，只需将字典对象替换为列表对象即可： ```python dict1 = {'12': 123, '23': 'xiaopingguo', '34': 54, '45': [90, 78]} dict_file = open('dict1.pickle', 'wb') pickle.dump(dict1, dict_file) dict_file.close() dict_file = open('dict1.pickle', 'rb') dict2 = pickle.load(dict_file) print(dict2) ``` `pickle`模块的协议（Protocol）： - `pickle`模块支持多个序列化协议，每个协议都定义了一种特定的字节格式。 - 在Python 2.x中，默认协议是0，而在Python 3.x中，默认协议是3。 - 更高的协议版本通常提供更快的序列化速度，支持更多的数据类型，并且生成的文件更小。 - 为了兼容性，可以使用`pickle.HIGHEST_PROTOCOL`作为`protocol`参数，这样可以确保使用当前Python版本支持的最高协议。 - 不同版本的Python可能不完全兼容不同协议的序列化数据，所以如果需要跨版本兼容，需要注意选择合适的协议。例如，更新后的序列化和反序列化代码： ```python import pickle # 保存 with open('data.pickle', 'wb') as f: pickle.dump(data, f, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL) # 读取 with open('data.pickle', 'rb') as f: b = pickle.load(f) ``` 虽然`pickle`模块简单易用，但它也有一些限制。不是所有的Python对象都能被序列化，比如`lambda`函数和`class`定义。由于`pickle`是Python特有的，其他编程语言可能无法直接处理`pickle`序列化的数据。安全方面，`pickle`加载未知来源的数据可能会引发安全问题，因为它可以执行任意的Python代码。因此，除非完全信任数据来源，否则不建议直接加载未经验证的`pickle`文件。

Python中的pickle.load()函数用于从文件中读取序列化的对象。它将读取文件中的数据，并将其反序列化为Python对象。这个函数可以用于读取以前使用pickle.dump()函数序列化的对象。

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