該pickle模塊爲序列化和(hé)反序列化Python對(duì)象結構實現(xiàn)了(le)一個基本但(dàn)強大(dà)的算(suàn)法。“Pickling”是将Python對(duì)象層次結構轉換爲字節流的過程，“unpickling”是相反的操作(zuò)，即字節流轉換回對(duì)象層次結構。Pickling（或取消）也(yě)被稱爲“序列化”，“編組”，或“扁平化”，但(dàn)是，爲避免混淆，這(zhè)裏使用(yòng)的術語是“酸洗”和(hé)“取消”。
本文(wén)檔描述了(le)pickle模塊和(hé)cPickle模塊。
警告
該pickle模塊對(duì)于錯誤或惡意構建的數據不安全。切勿取消從(cóng)不可信或未經認證的來(lái)源收到(dào)的數據。
1.與其他(tā)Python模塊的關系
該pickle模塊有一個稱爲cPickle模塊的優化堂兄。顧名思義，cPickle就是用(yòng)C編寫的，所以它的速度可以比C快(kuài)1000倍pickle。但(dàn)是它不支持Pickler()和(hé)Unpickler()類的子類化，因爲在cPickle這(zhè)些(xiē)函數中，不是類。大(dà)多數應用(yòng)程序不需要此功能(néng)，并且可以從(cóng)改進的性能(néng)中受益cPickle。除此之外(wài)，兩個模塊的接口幾乎完全相同; 本手冊介紹了(le)通用(yòng)接口，并在必要時(shí)指出了(le)不同之處。在下(xià)面的讨論中，我們使用(yòng)術語“泡菜”共同描述pickle和(hé)cPickle模塊。
兩個模塊産生的數據流保證可以互換。
Python有一個更原始的序列化模塊marshal，但(dàn)通常pickle應該是序列化Python對(duì)象的首選方式。marshal主要是爲了(le)支持Python的.pyc文(wén)件。
該pickle模塊與以下(xià)marshal幾個重要方面有所不同：
該pickle模塊跟蹤它已經序列化的對(duì)象，以便以後對(duì)同一對(duì)象的引用(yòng)不會(huì)再次序列化。marshal不這(zhè)樣做。這(zhè)對(duì)遞歸對(duì)象和(hé)對(duì)象共享都有影響。遞歸對(duì)象是包含對(duì)自(zì)己的引用(yòng)的對(duì)象。這(zhè)些(xiē)不是由編組處理(lǐ)的，實際上(shàng)，嘗試編組遞歸對(duì)象會(huì)導緻Python解釋器崩潰。如果在被序列化的對(duì)象層次結構中的不同位置存在對(duì)同一對(duì)象的多個引用(yòng)，則會(huì)發生對(duì)象共享。pickle隻存儲一次這(zhè)樣的對(duì)象，并确保所有其他(tā)引用(yòng)指向主副本。共享對(duì)象保持共享，這(zhè)對(duì)于可變對(duì)象非常重要。
marshal不能(néng)用(yòng)于序列化用(yòng)戶定義的類及其實例。pickle可以透明(míng)地保存和(hé)恢複類實例，但(dàn)類定義必須是可導入的，并且與存儲對(duì)象時(shí)位于同一模塊中。
該marshal序列化格式是不能(néng)保證整個Python版本移植。因爲它的主要工(gōng)作(zuò)是支持.pyc文(wén)件，所以Python實現(xiàn)者保留在需要時(shí)以非向後兼容方式更改序列化格式的權利。該pickle序列化格式是保證不同的Python版本向後兼容。
請(qǐng)注意，序列化是比持久性更原始的概念; 雖然pickle讀取和(hé)寫入文(wén)件對(duì)象，但(dàn)它不處理(lǐ)命名持久對(duì)象的問題，也(yě)不處理(lǐ)并發訪問持久對(duì)象的（更複雜(zá)的）問題。該pickle模塊可以将複雜(zá)對(duì)象轉換爲字節流，并且可以将字節流轉換爲具有相同内部結構的對(duì)象。也(yě)許對(duì)這(zhè)些(xiē)字節流最明(míng)顯的做法是将它們寫入文(wén)件，但(dàn)也(yě)可以将它們發送到(dào)網絡或将它們存儲在數據庫中。該模塊shelve提供了(le)一個簡單的界面，可以在DBM樣式的數據庫文(wén)件上(shàng)腌制和(hé)取消對(duì)象。
2.數據流格式
所使用(yòng)的數據格式pickle是Python特有的。這(zhè)具有如下(xià)優點：不存在由諸如XDR的外(wài)部标準（其不能(néng)表示指針共享）施加的限制; 然而這(zhè)意味着非Python程序可能(néng)無法重構pickled Python對(duì)象。
默認情況下(xià)，pickle數據格式使用(yòng)可打印的ASCII表示。這(zhè)比二進制表示稍大(dà)一些(xiē)。使用(yòng)可打印ASCII（以及其他(tā)pickle表示形式的其他(tā)特征）的一大(dà)優點是，出于調試或恢複的目的，人們可以使用(yòng)标準文(wén)本編輯器閱讀腌制文(wén)件。
目前有3種不同的協議(yì)可用(yòng)于pickling。
協議(yì)版本0是原始的ASCII協議(yì)，并且與早期版本的Python向後兼容。
協議(yì)版本1是舊的二進制格式，它也(yě)與早期版本的Python兼容。
協議(yì)版本2是在Python 2.3中引入的。它提供了(le)更有效的酸洗新式課程。
有關更多信息，請(qǐng)參閱PEP 307。
如果一個協議(yì)沒有指定，協議(yì)0被使用(yòng)。如果協議(yì)被指定爲負值，或HIGHEST_PROTOCOL将使用(yòng)可用(yòng)的最高(gāo)協議(yì)版本。
版本2.3中更改：引入了(le)協議(yì)參數。
可以通過指定協議(yì)版本> = 1 來(lái)選擇稍微更高(gāo)效的二進制格式。
3.用(yòng)法
要序列化對(duì)象層次結構，首先創建一個pickler，然後調用(yòng)pickler的dump()方法。爲了(le)反序列化數據流，首先創建一個unpickler，然後調用(yòng)unpickler的load()方法。該pickle模塊提供以下(xià)常數：
pickle.HIGHEST_PROTOCOL
可用(yòng)的最高(gāo)協議(yì)版本。該值可以作(zuò)爲協議(yì)值傳遞。
2.3版本的新功能(néng)。
注意
确保始終以二進制模式打開(kāi)使用(yòng)協議(yì)> = 1創建的pickle文(wén)件。對(duì)于舊的基于ASCII的pickle協議(yì)0，隻要保持一緻，就可以使用(yòng)文(wén)本模式或二進制模式。
在二進制模式下(xià)使用(yòng)協議(yì)0編寫的pickle文(wén)件将包含單行換行符作(zuò)爲行終止符，因此在使用(yòng)記事(shì)本或其他(tā)不支持此格式的編輯器中查看(kàn)時(shí)看(kàn)起來(lái)會(huì)很(hěn)“滑稽”。
該pickle模塊提供以下(xià)功能(néng)，使酸洗過程更加方便：
pickle.dump(obj, file[, protocol])
将obj的pickle表示寫入打開(kāi)的文(wén)件對(duì)象文(wén)件。這(zhè)相當于Pickler(file, protocol).dump(obj)。
如果協議(yì)參數被省略，則使用(yòng)協議(yì)0。如果協議(yì)被指定爲負值，或者HIGHEST_PROTOCOL将使用(yòng)最高(gāo)協議(yì)版本。
版本2.3中更改：引入了(le)協議(yì)參數。
文(wén)件必須有一個write()接受單個字符串參數的方法。因此它可以是一個爲寫入而打開(kāi)的文(wén)件對(duì)象，一個StringIO對(duì)象或符合此接口的任何其他(tā)自(zì)定義對(duì)象。
pickle.load(file)
從(cóng)打開(kāi)的文(wén)件對(duì)象文(wén)件中讀取一個字符串，并将其解釋爲pickle數據流，重建并返回原始對(duì)象層次結構。這(zhè)相當于Unpickler(file).load()。
文(wén)件必須有兩個方法，一個read()采用(yòng)整數參數的readline()方法和(hé)一個不需要參數的方法。兩種方法都應該返回一個字符串 因此，文(wén)件可以是爲閱讀而打開(kāi)的文(wén)件對(duì)象，StringIO對(duì)象或符合此界面的任何其他(tā)自(zì)定義對(duì)象。
該功能(néng)自(zì)動确定數據流是否以二進制模式寫入。
pickle.dumps(obj[, protocol])
将對(duì)象的pickled表示形式返回爲字符串，而不是将其寫入文(wén)件。
如果協議(yì)參數被省略，則使用(yòng)協議(yì)0。如果協議(yì)被指定爲負值，或者HIGHEST_PROTOCOL将使用(yòng)最高(gāo)協議(yì)版本。
在版本2.3中更改：添加了(le)協議(yì)參數。
pickle.loads(string)
從(cóng)字符串中讀取一個pickled對(duì)象層次結構。字符串中超過pickle對(duì)象表示的字符将被忽略。
該pickle模塊還定義了(le)三個例外(wài)：
exception pickle.PickleError
下(xià)面定義的其他(tā)例外(wài)的通用(yòng)基類。這(zhè)繼承了(le)Exception。
exception pickle.PicklingError
當不可識别的對(duì)象傳遞給dump()方法時(shí)引發此異常。
exception pickle.UnpicklingError
當取消對(duì)象時(shí)出現(xiàn)問題時(shí)會(huì)引發此異常。需要注意的是其他(tā)異常也(yě)可以取儲存，包括（但(dàn)不一定局限于）過程中引發的AttributeError，EOFError，ImportError，和(hé)IndexError。
該pickle模塊還導出兩個可調用(yòng)的[2]，Pickler并且Unpickler：
class pickle.Pickler(file[, protocol])
這(zhè)需要一個文(wén)件類對(duì)象，它将寫入一個pickle數據流。
如果協議(yì)參數被省略，則使用(yòng)協議(yì)0。如果協議(yì)被指定爲負值，或者HIGHEST_PROTOCOL将使用(yòng)最高(gāo)協議(yì)版本。
版本2.3中更改：引入了(le)協議(yì)參數。
文(wén)件必須有一個write()接受單個字符串參數的方法。因此，它可以是一個打開(kāi)的文(wén)件對(duì)象，一個StringIO對(duì)象或符合此接口的任何其他(tā)自(zì)定義對(duì)象。
Pickler 對(duì)象定義一個（或兩個）公共方法：
dump(obj)
向構造函數中給出的打開(kāi)的文(wén)件對(duì)象寫一個腌制的obj表示形式。将使用(yòng)二進制或ASCII格式，具體取決于傳遞給構造函數的協議(yì)參數的值。
clear_memo()
清除pickler的“備忘錄”。備忘錄是記錄pickler已經看(kàn)到(dào)的對(duì)象的數據結構，以便共享或遞歸對(duì)象通過引用(yòng)而不是按值進行pickle。這(zhè)種方法在重新使用(yòng)pickler時(shí)很(hěn)有用(yòng)。
注意
在Python 2.3之前，clear_memo()僅在創建的picker上(shàng)可用(yòng)cPickle。在pickle模塊中，picklers有一個實例變量叫做memowhich是一個Python字典。因此，要清除pickle模塊拾取器的備忘錄，您可以執行以下(xià)操作(zuò)：
mypickler.memo.clear()
複制
不需要支持較舊版本的Python的代碼應該簡單地使用(yòng)clear_memo()。
可以對(duì)dump()同一個Pickler實例的方法進行多次調用(yòng)。然後這(zhè)些(xiē)必須匹配到(dào)load()相應Unpickler實例的方法的相同數量的調用(yòng)。如果同一個對(duì)象被多次dump()調用(yòng)腌制，那麽這(zhè)個load()将全部産生對(duì)同一個對(duì)象的引用(yòng)。[3]
Unpickler 對(duì)象被定義爲：
class pickle.Unpickler(file)
這(zhè)需要一個類似文(wén)件的對(duì)象，它将從(cóng)中讀取一個pickle數據流。該類自(zì)動确定數據流是否以二進制模式寫入，因此它不需要Pickler工(gōng)廠(chǎng)中的标志。
文(wén)件必須有兩個方法，一個read()采用(yòng)整數參數的readline()方法和(hé)一個不需要參數的方法。兩種方法都應該返回一個字符串 因此，文(wén)件可以是爲閱讀而打開(kāi)的文(wén)件對(duì)象，StringIO對(duì)象或符合此界面的任何其他(tā)自(zì)定義對(duì)象。
Unpickler 對(duì)象有一個（或兩個）公共方法：
load()
從(cóng)構造函數中給出的打開(kāi)文(wén)件對(duì)象中讀取一個pickle對(duì)象表示形式，并返回其中指定的重構對(duì)象層次結構。
該方法自(zì)動确定數據流是否以二進制模式寫入。
noload()
這(zhè)就像load()除了(le)它實際上(shàng)不創建任何對(duì)象。這(zhè)主要用(yòng)于查找可能(néng)在pickle數據流中引用(yòng)的稱爲“持久性id”的東西。有關更多詳細信息，請(qǐng)參見下(xià)面的pickle協議(yì)。
注意：該noload()方法當前僅Unpickler在使用(yòng)該cPickle模塊創建的對(duì)象上(shàng)可用(yòng)。pickle模塊Unpickler沒有這(zhè)個noload()方法。
4.什(shén)麽可以 pickled和(hé)unpickled？
以下(xià)類型可以被pickled：
None, True, and False
整數，長整數，浮點數，複數
正常和(hé)Unicode字符串
元組，列表，集合和(hé)僅包含可選對(duì)象的字典
函數定義在模塊的頂層
在模塊頂層定義的内置函數
在模塊頂層定義的類
這(zhè)些(xiē)類的實例__dict__或調用(yòng)的結果__getstate__()是可挑選的（請(qǐng)參閱pickle協議(yì)的細節部分）。
嘗試pickle unpicklable對(duì)象會(huì)引發PicklingError異常; 發生這(zhè)種情況時(shí)，可能(néng)已将未指定數量的字節寫入底層文(wén)件。試圖腌制一個高(gāo)度遞歸的數據結構可能(néng)會(huì)超過最大(dà)遞歸深度，RuntimeError在這(zhè)種情況下(xià)會(huì)引發一次。你(nǐ)可以謹慎地提高(gāo)這(zhè)個限制sys.setrecursionlimit()。
請(qǐng)注意，函數（内置的和(hé)用(yòng)戶定義的）由“完全限定”名稱引用(yòng)進行挑選，而不是按值進行。這(zhè)意味着隻有函數名稱被腌漬，以及定義該函數的模塊的名稱。該函數的代碼及其任何函數屬性都不會(huì)被腌制。因此，定義模塊必須可以在取消環境中導入，并且模塊必須包含指定的對(duì)象，否則将引發異常。[4]
同樣，類按名稱引用(yòng)進行挑選，因此在取消環境中适用(yòng)相同的限制。請(qǐng)注意，沒有任何類的代碼或數據被腌制，因此在下(xià)面的示例中，attr不會(huì)在unpickling環境中恢複class屬性：
class Foo:
attr = 'a class attr'
picklestring = pickle.dumps(Foo)
複制
這(zhè)些(xiē)限制是爲什(shén)麽必須在模塊的頂層定義可調用(yòng)的函數和(hé)類。
同樣，當類實例被腌制時(shí)，他(tā)們的類的代碼和(hé)數據不會(huì)随着它們一起被腌制。隻有實例數據被腌制。這(zhè)是有意完成的，因此您可以修複類中的錯誤或向類中添加方法，并仍然加載使用(yòng)該類的早期版本創建的對(duì)象。如果您計(jì)劃使用(yòng)能(néng)夠看(kàn)到(dào)許多版本的類的長效對(duì)象，則可能(néng)需要在對(duì)象中添加版本号，以便可以通過類的__setstate__()方法進行适當的轉換。
5.pickle協議(yì)
本節介紹定義Pickler / unpickler和(hé)正在序列化的對(duì)象之間接口的“酸洗協議(yì)”。該協議(yì)爲您定義，定制和(hé)控制對(duì)象如何序列化和(hé)反序列化提供了(le)一種标準方法。本節中的描述不包括您可以使用(yòng)的特定自(zì)定義設置，以使不受信任的pickle數據流更安全一些(xiē)。有關更多詳細信息，請(qǐng)參見子類化Unpicklers部分。
5.1.酸洗和(hé)取消正常的類實例
object.__getinitargs__()
當pickled類實例被取消選中時(shí)，__init__()通常不調用(yòng)它的方法。如果需要在__init__()取消打開(kāi)時(shí)調用(yòng)該方法，則舊式類可以定義一個方法__getinitargs__()，該方法應返回包含要傳遞給類構造函數的參數的元組（__init__()例如）。該__getinitargs__()方法在腌制時(shí)間被調用(yòng); 它返回的元組被包含在實例的pickle中。
object.__getnewargs__()
新樣式類型可以提供__getnewargs__()用(yòng)于協議(yì)2的方法。如果類型在創建實例時(shí)建立了(le)一些(xiē)内部不變量，或者如果内存分配受到(dào)傳遞給__new__()該類型方法的值的影響，則需要實現(xiàn)此方法（因爲它是元組和(hé)字符串）。新風(fēng)格類的 實例C是使用(yòng)創建的
obj = C.__new__(C, *args)
複制
其中ARGS是調用(yòng)的結果而__getnewargs__()原來(lái)的對(duì)象上(shàng); 如果不存在__getnewargs__()，則假定一個空(kōng)元組。
object.__getstate__()
課程可以進一步影響他(tā)們的實例如何腌制; 如果類定義了(le)該方法__getstate__()，則會(huì)調用(yòng)該方法，并将返回狀态作(zuò)爲實例的内容進行挑選，而不是實例字典的内容。如果沒有__getstate__()方法，則實例__dict__被腌制。
object.__setstate__(state)
取消之後，如果類也(yě)定義了(le)該方法__setstate__()，那麽将使用(yòng)unpickled狀态調用(yòng)該方法。[5]如果沒有__setstate__()方法，pickled狀态必須是一個字典，并且它的項目被分配給新實例的字典。如果一個類定義了(le)__getstate__()和(hé)__setstate__()，狀态對(duì)象不一定是字典，這(zhè)些(xiē)方法可以做他(tā)們想要的東西。[6]
Note
對(duì)于新樣式類，如果__getstate__()返回一個假值，則該__setstate__()方法不會(huì)被調用(yòng)。
注意
在在unpickle時(shí)，一些(xiē)方法，如__getattr__()，__getattribute__()或__setattr__()可在該實例調用(yòng)。如果這(zhè)些(xiē)方法依賴于一些(xiē)内部不變爲真，則類型應該實現(xiàn)任一__getinitargs__()或__getnewargs__()建立這(zhè)樣的不變的; 否則，既__new__()不會(huì)也(yě)__init__()不會(huì)被調用(yòng)。
5.2.酸洗和(hé)取消擴展類型
object.__reduce__()
當Pickler遇到(dào)一個類型的對(duì)象時(shí)，它一無所知(zhī) - 例如擴展類型 - 它在兩個地方尋找如何腌制它的提示。一種替代方案是對(duì)象實現(xiàn)一種__reduce__()方法。如果提供，在酸洗時(shí)__reduce__()将被調用(yòng)，不帶任何參數，并且它必須返回一個字符串或一個元組。
如果返回一個字符串，它就會(huì)命名一個全局變量，其内容被正常腌制。返回的字符串__reduce__()應該是相對(duì)于其模塊的對(duì)象的本地名稱; pickle模塊搜索模塊名稱空(kōng)間以确定對(duì)象的模塊。
當一個元組返回時(shí)，它的長度必須在2到(dào)5個元素之間。可選元素可以省略，None也(yě)可以作(zuò)爲它們的值提供。這(zhè)個元組的内容按照正常方式進行腌制，并且在取出時(shí)用(yòng)于重建對(duì)象。每個元素的語義是：
可調用(yòng)的對(duì)象，将被調用(yòng)來(lái)創建該對(duì)象的初始版本。元組的下(xià)一個元素将爲此可調用(yòng)對(duì)象提供參數，随後的元素将提供附加的狀态信息，随後将用(yòng)它們來(lái)完全重構pickle數據。在unpickling環境中，這(zhè)個對(duì)象必須是一個類，一個可調用(yòng)的注冊爲“安全構造函數”（參見下(xià)文(wén)），或者它必須具有__safe_for_unpickling__一個真值的屬性。否則，UnpicklingError将在未開(kāi)封的環境中提出。請(qǐng)注意，像往常一樣，可調用(yòng)本身是按名稱腌制的。
可調用(yòng)對(duì)象的參數元組。
在版本2.5中改變了(le)：以前，這(zhè)個論點也(yě)可以None。
可選地，該對(duì)象的狀态将按照__setstate__()Pickling和(hé)Unickling普通類實例中所述傳遞給對(duì)象的方法。如果該對(duì)象沒有__setstate__()方法，那麽，如上(shàng)所述，該值必須是一個字典，它将被添加到(dào)該對(duì)象的__dict__。
可選地，叠代器（而不是序列）産生連續的列表項。這(zhè)些(xiē)列表項将被酸洗，并追加到(dào)使用(yòng)任一對(duì)象obj.append(item)或obj.extend(list_of_items)。這(zhè)主要用(yòng)于列表子類，但(dàn)可以由其他(tā)類使用(yòng)，隻要它們具有相應的簽名append()并且extend()具有适當的簽名方法。（無論append()或extend()使用(yòng)取決于哪泡菜協議(yì)版本被用(yòng)作(zuò)以及項目追加的次數，所以兩者都必須被支持。）
可選地，一個叠代器（而不是一個序列）産生連續的字典項目，它們應該是表單的元組(key, value)。這(zhè)些(xiē)項目将被酸洗并存儲到(dào)對(duì)象使用(yòng)obj[key] = value。這(zhè)主要用(yòng)于字典子類，但(dàn)隻要它們實現(xiàn)，可以由其他(tā)類使用(yòng)__setitem__()。
object.__reduce_ex__(protocol)
在實施時(shí)了(le)解協議(yì)版本有時(shí)很(hěn)有用(yòng)__reduce__()。這(zhè)可以通過實現(xiàn)一個名爲，__reduce_ex__()而不是__reduce__()。__reduce_ex__()，當它存在時(shí)，被優先調用(yòng)__reduce__()（你(nǐ)仍然可以提供__reduce__()向後兼容性）。該__reduce_ex__()方法将使用(yòng)單個整數參數（協議(yì)版本）進行調用(yòng)。
這(zhè)個object類實現(xiàn)了(le)__reduce__()和(hé)__reduce_ex__(); 然而，如果一個子類覆蓋__reduce__()但(dàn)不是__reduce_ex__()，__reduce_ex__()實現(xiàn)檢測到(dào)這(zhè)一點并調用(yòng)__reduce__()。
__reduce__()在要被腌制的對(duì)象上(shàng)實現(xiàn)方法的另一種方法是向copy_reg模塊注冊可調用(yòng)對(duì)象。該模塊爲程序提供了(le)一種注冊用(yòng)戶定義類型的“簡化函數”和(hé)構造函數的方法。約簡函數具有與上(shàng)述__reduce__()方法相同的語義和(hé)接口，隻不過它們是用(yòng)一個參數調用(yòng)的，這(zhè)個對(duì)象是被腌制的。
如上(shàng)所述，已注冊的構造函數被視(shì)爲“安全構造函數”，用(yòng)于拆除目的。
5.3.酸洗和(hé)取出外(wài)部物體
爲了(le)獲得對(duì)象持久性，pickle模塊支持對(duì)pickle數據流之外(wài)的對(duì)象的引用(yòng)的概念。這(zhè)些(xiē)對(duì)象由“持久性id”引用(yòng)，它隻是可打印的ASCII字符的任意字符串。這(zhè)些(xiē)名稱的解析不是由pickle模塊定義的; 它将把這(zhè)個分辨率委托給pickler和(hé)unpickler上(shàng)的用(yòng)戶定義函數。[7]
要定義外(wài)部持久性标識解析，您需要設置persistent_idpickler對(duì)象的persistent_load屬性和(hé)unpickler對(duì)象的屬性。
要pickle具有外(wài)部持久性id的對(duì)象，picker必須有一個自(zì)定義persistent_id()方法，它将一個對(duì)象作(zuò)爲參數，并返回None該對(duì)象的持久性id或該持久性id。當None返回時(shí)，隻需皮克勒泡菜對(duì)象爲正常。當返回一個持久化的id字符串時(shí)，pickler會(huì)腌制該字符串以及一個标記，這(zhè)樣unpickler會(huì)将該字符串識别爲持久性id。
要取消對(duì)外(wài)部對(duì)象的打擊，unpickler必須具有一個自(zì)定義persistent_load()函數，該函數采用(yòng)持久性id字符串并返回引用(yòng)的對(duì)象。
這(zhè)是一個愚蠢的例子，可能(néng)會(huì)提供更多的信息：
import pickle
from cStringIO import StringIO
src = StringIO()
p = pickle.Pickler(src)
def persistent_id(obj):
if hasattr(obj, 'x'):
return 'the value %d' % obj.x
else:
return None
p.persistent_id = persistent_id
class Integer:
def __init__(self, x):
self.x = x
def __str__(self):
return 'My name is integer %d' % self.x
i = Integer(7)
print i
p.dump(i)
datastream = src.getvalue()
print repr(datastream)
dst = StringIO(datastream)
up = pickle.Unpickler(dst)
class FancyInteger(Integer):
def __str__(self):
return 'I am the integer %d' % self.x
def persistent_load(persid):
if persid.startswith('the value '):
value = int(persid.split()[2])
return FancyInteger(value)
else:
raise pickle.UnpicklingError, 'Invalid persistent id'
up.persistent_load = persistent_load
j = up.load()
print j
複制
在cPickle模塊中，unpickler的persistent_load屬性也(yě)可以設置爲一個Python列表，在這(zhè)種情況下(xià)，當unpickler到(dào)達一個持久id時(shí)，持久id字符串将被簡單地附加到(dào)這(zhè)個列表中。這(zhè)個功能(néng)的存在使得pickle數據流可以被“嗅探”而不需要真正實例化pickle中的所有對(duì)象。[8]設置persistent_load爲列表通常與noload()Unpickler上(shàng)的方法一起使用(yòng)。
6.子類化Unpicklers
默認情況下(xià)，unpickling會(huì)導入它在pickle數據中找到(dào)的任何類。您可以準确地控制取消撥号的内容以及通過自(zì)定義取消撥号程序調用(yòng)的内容。不幸的是，你(nǐ)究竟如何做到(dào)這(zhè)一點，取決于你(nǐ)是使用(yòng)pickle還是不同cPickle。[9]
在pickle模塊中，您需要派生一個子類Unpickler，覆蓋該load_global()方法。load_global()應該從(cóng)pickle數據流中讀取兩行，其中第一行是包含類的模塊的名稱，第二行是實例類的名稱。然後它查找類，可能(néng)導入模塊并挖掘屬性，然後将它找到(dào)的内容追加到(dào)unpickler的堆棧中。之後，這(zhè)個類将被分配給__class__一個空(kōng)類的屬性，作(zuò)爲魔術般創建一個實例而不調用(yòng)它的類的一種方式__init__()。你(nǐ)的工(gōng)作(zuò)（如果你(nǐ)選擇接受它）将是有的load_global()推到(dào)unpickler的堆棧，一個已知(zhī)的安全版本的任何你(nǐ)認爲可以安全取出的類。由你(nǐ)來(lái)制作(zuò)這(zhè)樣的課程。或者，如果您想禁止所有取消打開(kāi)實例，則可能(néng)會(huì)出現(xiàn)錯誤。如果這(zhè)聽起來(lái)像一個黑客，你(nǐ)說得對(duì)。參考源代碼來(lái)完成這(zhè)項工(gōng)作(zuò)。
事(shì)情有點清潔cPickle，但(dàn)不是太多。要控制取消選中的對(duì)象，可以将unpickler的find_global屬性設置爲一個函數或None。如果是的None話(huà)，任何試圖解除實例的嘗試都會(huì)引發一次UnpicklingError。如果它是一個函數，那麽它應該接受一個模塊名稱和(hé)一個類名，并返回相應的類對(duì)象。它負責查找課程并執行任何必要的導入操作(zuò)，并且可能(néng)會(huì)引發錯誤，以防止課堂實例被取消。
這(zhè)個故事(shì)的寓意是你(nǐ)應該非常小(xiǎo)心你(nǐ)的應用(yòng)程序取消選擇的字符串的來(lái)源。
7.例子
對(duì)于最簡單的代碼，使用(yòng)dump()和(hé)load()函數。請(qǐng)注意，自(zì)引用(yòng)列表已被酸洗并正确恢複。
import pickle
data1 = {'a': [1, 2.0, 3, 4+6j],
'b': ('string', u'Unicode string'),
'c': None}
selfref_list = [1, 2, 3]
selfref_list.append(selfref_list)
output = open('data.pkl', 'wb')
# Pickle dictionary using protocol 0.
pickle.dump(data1, output)
# Pickle the list using the highest protocol available.
pickle.dump(selfref_list, output, -1)
output.close()
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以下(xià)示例讀取所産生的腌制數據。當讀取含有腌菜的文(wén)件時(shí)，應該以二進制模式打開(kāi)文(wén)件，因爲您無法确定是否使用(yòng)了(le)ASCII或二進制格式。
import pprint, pickle
pkl_file = open('data.pkl', 'rb')
data1 = pickle.load(pkl_file)
pprint.pprint(data1)
data2 = pickle.load(pkl_file)
pprint.pprint(data2)
pkl_file.close()
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下(xià)面是一個更大(dà)的例子，展示了(le)如何修改一個類的酸洗行爲。本TextReader類打開(kāi)一個文(wén)本文(wén)件，并返回每一次它的行号和(hé)行内容，readline()方法被調用(yòng)。如果一個TextReader實例被腌制，除文(wén)件對(duì)象成員之外(wài)的所有屬性都将被保存。當實例取消選中時(shí)，将重新打開(kāi)該文(wén)件，并從(cóng)最後一個位置繼續讀取。該__setstate__()和(hé)__getstate__()方法來(lái)實現(xiàn)此行爲。
#!/usr/local/bin/python
class TextReader:
"""Print and number lines in a text file."""
def __init__(self, file):
self.file = file
self.fh = open(file)
self.lineno = 0
def readline(self):
self.lineno = self.lineno + 1
line = self.fh.readline()
if not line:
return None
if line.endswith("\n"):
line = line[:-1]
return "%d: %s" % (self.lineno, line)
def __getstate__(self):
odict = self.__dict__.copy() # copy the dict since we change it
del odict['fh'] # remove filehandle entry
return odict
def __setstate__(self, dict):
fh = open(dict['file']) # reopen file
count = dict['lineno'] # read from file...
while count: # until line count is restored
fh.readline()
count = count - 1
self.__dict__.update(dict) # update attributes
self.fh = fh # save the file object
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示例用(yòng)法可能(néng)如下(xià)所示：
>>> import TextReader
>>> obj = TextReader.TextReader("TextReader.py")
>>> obj.readline()
'1: #!/usr/local/bin/python'
>>> obj.readline()
'2: '
>>> obj.readline()
'3: class TextReader:'
>>> import pickle
>>> pickle.dump(obj, open('save.p', 'wb'))
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如果你(nǐ)想看(kàn)到(dào)它pickle在Python進程中工(gōng)作(zuò)，在繼續之前啓動另一個Python會(huì)話(huà)。接下(xià)來(lái)可能(néng)發生在同一流程或新流程之後。
>>> import pickle
>>> reader = pickle.load(open('save.p', 'rb'))
>>> reader.readline()
'4: """Print and number lines in a text file."""'
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