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目錄
1. 基本用法:dumps 和dump 的區(qū)別
2. 支持哪些類型的對(duì)象?
3. 注意事項(xiàng)和常見(jiàn)坑
首頁(yè) 後端開(kāi)發(fā) Python教學(xué) 如何使用泡菜序列化python對(duì)象

如何使用泡菜序列化python對(duì)象

Jul 04, 2025 am 03:19 AM

使用pickle 模塊可通過(guò)dumps 和dump 實(shí)現(xiàn)對(duì)象序列化,前者轉(zhuǎn)為字節(jié)串,後者直接寫(xiě)入文件。 2. 支持大多數(shù)內(nèi)置類型及可導(dǎo)入的自定義類對(duì)象,但不支持文件句柄等資源對(duì)象。 3. 注意以二進(jìn)制模式操作文件,避免加載不可信數(shù)據(jù),並處理多次寫(xiě)入時(shí)需循環(huán)讀取。文章介紹了pickle 的基本用法、支持的對(duì)像類型及使用中的關(guān)鍵注意事項(xiàng)。

How to serialize python object using pickle

當(dāng)然可以,以下是一篇關(guān)於如何使用Python 的pickle模塊序列化對(duì)象的實(shí)用文章。

How to serialize python object using pickle

把Python 對(duì)象保存下來(lái)最直接的方式之一就是用pickle 。這個(gè)模塊可以把你內(nèi)存中的對(duì)象“存盤(pán)”,等需要的時(shí)候再讀回來(lái)繼續(xù)用。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),它能幫你把對(duì)像變成字節(jié)流,寫(xiě)入文件或者傳輸?shù)絼e處。

How to serialize python object using pickle

1. 基本用法:dumps 和dump 的區(qū)別

pickle提供了兩個(gè)常用函數(shù): dumpsdump 。它們都能完成序列化,只是用途不同。

  • dumps(obj)把對(duì)象轉(zhuǎn)成字節(jié)字符串,適合在網(wǎng)絡(luò)上傳輸或緩存。
  • dump(obj, file)直接把對(duì)象寫(xiě)入一個(gè)文件對(duì)象,常用於持久化存儲(chǔ)。

舉個(gè)例子:

How to serialize python object using pickle
 import pickle

data = {'name': 'Alice', 'age': 25}

# 轉(zhuǎn)成字節(jié)串byte_data = pickle.dumps(data)

# 寫(xiě)入文件with open('data.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(data, f)

反過(guò)來(lái)讀取也很簡(jiǎn)單,對(duì)應(yīng)的是loadsload

 # 從字節(jié)串恢復(fù)data1 = pickle.loads(byte_data)

# 從文件恢復(fù)with open('data.pkl', 'rb') as f:
    data2 = pickle.load(f)

2. 支持哪些類型的對(duì)象?

pickle不是萬(wàn)能的,雖然大多數(shù)內(nèi)置類型(如dict、list、int、str)都沒(méi)問(wèn)題,但有些情況要注意:

  • 自定義類的對(duì)像也可以被序列化,只要那個(gè)類是可以導(dǎo)入的。
  • 文件句柄、數(shù)據(jù)庫(kù)連接這種資源型對(duì)像不能正常序列化。
  • 如果你用了像NumPy 數(shù)組、Pandas DataFrame 這樣的第三方庫(kù)對(duì)象,最好確認(rèn)一下是否兼容(一般也支持)。

比如自定義類:

 class Person:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

p = Person("Bob")
with open('person.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(p, f)

只要代碼裡有Person類的定義,反序列化就能成功。

3. 注意事項(xiàng)和常見(jiàn)坑

pickle很方便,但也有一些容易出錯(cuò)的地方需要注意:

  • 必須以二進(jìn)制模式打開(kāi)文件(即'wb''rb' ),否則會(huì)報(bào)錯(cuò)。
  • 不要隨便加載不可信的pickle 數(shù)據(jù),因?yàn)樗强梢詧?zhí)行任意代碼的,存在安全隱患。
  • 多次dump 同一個(gè)文件時(shí),load 默認(rèn)只讀第一個(gè),需要循環(huán)讀取才能拿到全部?jī)?nèi)容。

舉個(gè)多次寫(xiě)入的例子:

 with open('multi.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump([1, 2], f)
    pickle.dump({'a': 1}, f)

with open('multi.pkl', 'rb') as f:
    while True:
        try:
            obj = pickle.load(f)
            print(obj)
        except EOFError:
            break

這樣可以依次讀出多個(gè)對(duì)象。

基本上就這些。用好pickle可以大大簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)處理流程,不過(guò)記得安全第一,別亂load 不確定來(lái)源的數(shù)據(jù)。

以上是如何使用泡菜序列化python對(duì)象的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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