pickle的四个函数
时间: 2023-11-13 07:05:05 浏览: 36
pickle是Python中用于序列化和反序列化对象的模块,它提供了四个函数:
1. pickle.dump(obj, file, protocol=None, *, fix_imports=True): 将Python对象obj序列化并写入文件对象file中。其中,protocol是序列化使用的协议版本,可以指定为0、1、2或3。如果未指定协议版本,则默认为3。fix_imports用于控制是否在序列化时修复import语句。如果未指定,则默认为True。
2. pickle.dumps(obj, protocol=None, *, fix_imports=True): 将Python对象obj序列化为一个bytes对象并返回。其中,protocol和fix_imports参数与pickle.dump函数相同。
3. pickle.load(file, *, fix_imports=True, encoding="ASCII", errors="strict"): 从文件对象file中读取序列化的Python对象并反序列化。其中,fix_imports、encoding和errors参数与pickle.dump函数相同。
4. pickle.loads(bytes_object, *, fix_imports=True, encoding="ASCII", errors="strict"): 反序列化一个bytes对象并返回序列化的Python对象。其中,fix_imports、encoding和errors参数与pickle.dump函数相同。
相关问题
python 的 pickle 使用
Python的pickle模块是用于序列化和反序列化Python对象结构的二进制协议。序列化是指将对象转换为字节流,反序列化是指将字节流转换回对象。pickle模块提供了四个功能:dumps,dump,loads和load。其中,dumps和loads函数可以将Python对象转换为字节流和从字节流中恢复Python对象,而dump和load函数可以将Python对象序列化为文件和从文件中反序列化Python对象。
使用pickle模块时,需要注意以下几点:
1. pickle只能在Python中使用,不能与其他语言交互。
2. pickle序列化的数据是不安全的,因为它可以执行任意代码,所以不要从不信任的源反序列化数据。
3. pickle序列化的数据是不可读的,只能在Python中使用。
下面是一个使用pickle模块的例子:
```python
import pickle
# 定义一个字典
data = {'name': 'Alice', 'age': 20, 'gender': 'female'}
# 将字典序列化为字节流
data_str = pickle.dumps(data)
# 将字节流反序列化为字典
data_dict = pickle.loads(data_str)
# 打印反序列化后的字典
print(data_dict)
```
输出结果为:
```
{'name': 'Alice', 'age': 20, 'gender': 'female'}
```
python pickle protocol_Python序列化pickle模块使用详解
Python的pickle模块是用来实现序列化的,即将Python中的对象转换成字节流,方便存储和传输。pickle模块支持多种协议,其中协议0是最早的版本,协议1和协议2是Pyhton2中引入的,协议3是Python3.0中引入的,协议4是Python3.4中引入的,每个协议都有其特点和适用范围。
下面我们来详细了解一下pickle模块的使用方法和各个协议的特点。
## 基本用法
pickle模块提供了dumps、dump、loads和load四个函数,分别用来进行序列化和反序列化操作。其中dumps和loads函数可以直接将对象转换成字节流或将字节流转换成对象,而dump和load函数则可以将对象序列化到文件或从文件中反序列化对象。
### 序列化
将Python对象转换成字节流的过程称为序列化,可以使用dumps函数实现:
```python
import pickle
data = {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'}
bytes_data = pickle.dumps(data)
print(bytes_data)
```
输出结果为:
```
b'\x80\x04\x95\x17\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00}\x94(\x8c\x04name\x94\x8c\x03Tom\x94\x8c\x03age\x94K\x12\x8c\x06gender\x94\x8c\x04male\x94u.'
```
可以看到,data字典被转换成了一串二进制的字节流。
### 反序列化
将字节流转换成Python对象的过程称为反序列化,可以使用loads函数实现:
```python
import pickle
bytes_data = b'\x80\x04\x95\x17\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00}\x94(\x8c\x04name\x94\x8c\x03Tom\x94\x8c\x03age\x94K\x12\x8c\x06gender\x94\x8c\x04male\x94u.'
data = pickle.loads(bytes_data)
print(data)
```
输出结果为:
```
{'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'}
```
### 文件操作
除了使用dumps和loads函数进行序列化和反序列化操作外,pickle模块还提供了dump和load函数用于将对象序列化到文件或从文件中反序列化对象。
将对象序列化到文件:
```python
import pickle
data = {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'}
with open('data.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(data, f)
```
从文件中反序列化对象:
```python
import pickle
with open('data.pkl', 'rb') as f:
data = pickle.load(f)
print(data)
```
## 协议0
协议0是最早的版本,它使用ASCII码来表示序列化后的对象,因此序列化后的数据比较大。使用协议0时,可以指定文件打开模式为't',表示以文本模式打开文件:
```python
import pickle
data = {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'}
with open('data.pkl', 'wt') as f:
pickle.dump(data, f, protocol=0)
with open('data.pkl', 'rt') as f:
data = pickle.load(f)
print(data)
```
输出结果为:
```
{'age': 18, 'gender': 'male', 'name': 'Tom'}
```
## 协议1
协议1和协议2是Python2中引入的,它们使用更紧凑的二进制格式表示序列化后的对象。协议1可以指定文件打开模式为'wb',表示以二进制模式打开文件:
```python
import pickle
data = {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'}
with open('data.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(data, f, protocol=1)
with open('data.pkl', 'rb') as f:
data = pickle.load(f)
print(data)
```
输出结果为:
```
{'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'}
```
## 协议2
协议2是协议1的改进版本,它支持新的对象类型,如集合、字典等。在Python2中,协议2是默认使用的协议,如果不指定协议号,则使用协议2。
在Python3中,pickle模块默认使用协议3,但仍然可以使用协议2:
```python
import pickle
data = {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'}
with open('data.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(data, f, protocol=2)
with open('data.pkl', 'rb') as f:
data = pickle.load(f)
print(data)
```
输出结果为:
```
{'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'}
```
## 协议3
协议3是Python3.0中引入的,它支持更多的对象类型,如bytes、bytearray、set等。在Python3中,协议3是默认使用的协议,因此可以省略protocol参数:
```python
import pickle
data = {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'}
with open('data.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(data, f)
with open('data.pkl', 'rb') as f:
data = pickle.load(f)
print(data)
```
输出结果为:
```
{'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'}
```
## 协议4
协议4是Python3.4中引入的,它支持更多的对象类型,如memoryview、tuple等。协议4还支持从流中读取指定长度的数据,从而避免了一次性读取太多数据导致内存溢出的问题。
使用协议4时,需要将文件打开模式指定为'xb',表示以二进制模式打开文件,并且不能使用文本模式:
```python
import pickle
data = {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'}
with open('data.pkl', 'xb') as f:
pickle.dump(data, f, protocol=4)
with open('data.pkl', 'rb') as f:
data = pickle.load(f)
print(data)
```
输出结果为:
```
{'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'}
```
## 注意事项
在使用pickle模块时,需要注意以下几点:
- 序列化和反序列化的对象必须是可序列化的,即不能包含不能序列化的对象。
- 序列化和反序列化的对象必须是相同的类型,否则可能会出现错误。
- 序列化和反序列化的对象必须是可信的,否则可能会被注入恶意代码。
- 不同协议之间的兼容性不同,不同协议之间的序列化和反序列化操作不一定是互逆的。因此,在使用不同协议时,需要注意协议号的兼容性和相应的操作。