pickle/cPickle操作函数、对象及在ROS中发布复杂消息

本文详细介绍了Python中用于对象序列化的Pickle模块。包括其主要接口、使用示例及如何处理复杂对象如自定义类实例。同时,还探讨了Pickle与ROS系统的结合应用。

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简介

官方API
这个模块主要是做数据串行化和串行化数据解析的,pickle是python语言的库,cPickle是C语言写的,后者的执行速度是前者的1000倍。但是cPickle对少数模块不支持。
使用这两个库的数据必须是python相关的,否则其他非python语言可能无法解析这些串行化数据。

主要接口

pickle.dump(obj, file[, protocol])
#Write a pickled representation of obj to the open file object file.
#protocol 这里默认是0, 保存的文件在一些编辑器会显示奇怪,用2可以解决这个问题,下同。
pickle.load(file)
#Read a string from the open file object file and interpret it as a pickle data stream, reconstructing and returning the original object hierarchy.
pickle.dumps(obj[, protocol])
#Return the pickled representation of the object as a string, instead of writing it to a file.
pickle.loads(string)
#Read a pickled object hierarchy from a string. 

API使用举例

import pickle
# import cPickle as ...
pickle.dump("123", open("test.txt","wb")) #pickle into file
str1 = pickle.load(open("test.txt","rb")) #load from pickled file

当然在dump或者load过程中遇到错误会有异常抛出,可以查看上面的API获取异常的类型。

操作复杂对象

pickle操作复杂数据结构或者对象、函数等:

#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
############################
#File Name: pickle_test.py
#Author: Wang 
#Mail: wang@hotmail.com
#Created Time:2017-09-23 16:56:53
############################

from pickle import *

my_dict = {'name':'wang', 'age':15}
print "initial dict: ", my_dict
ss = dumps(my_dict)
tt = loads(ss)
print "loaded dict: ", tt

def my_func(x, y):
    print "the number inputted: %d,%d, sum is: "%(x,y),
    return x + y
ss = dumps(my_func)
tt = loads(ss)
print "loaded function: ", tt(2,4)

import numpy as np
class My_class:
    def __init__(self):
        self.name = "Lee"
    self.sex = "male"
    self.index = np.array([1,2,3])
    def set_name(self, newname):
        self.name = newname
    def get_sub(self, a, b):
        return a - b

my_obj = My_class()
my_obj.set_name("Zhao")
print my_obj
ss = dumps(my_obj)
tt = loads(ss)
print tt
print tt.name, tt.index, tt.get_sub(12,10)
'''
Results:
initial dict:  {'age': 15, 'name': 'wang'}
loaded dict:  {'age': 15, 'name': 'wang'}
loaded function:  the number inputted: 2,4, sum is:  6
<__main__.My_class instance at 0x7f917a3c42d8>
<__main__.My_class instance at 0x7f9162d8d290>
Zhao [1 2 3] 2   
'''

从上面结果知,pickle可以处理python的函数、复杂数据和对象,但是对象存储也是把之前的对象拷贝下来,比如这里打印结果是Zhao不是初始化的Wang。

和ROS结合

这里dumps()将数据压缩成字符串格式,在rospy里面可以把这种String消息类型发出去,从而实现在ros里复杂结构、函数和对象的发布。举例:

#!/usr/bin/env python
# license removed for brevity
import rospy
from std_msgs.msg import String
from pickle import *

import numpy as np
class My_class:
    def __init__(self):
        self.name = "Lee"
    self.sex = "male"
    self.index = np.array([1,2,3])
    def set_name(self, newname):
        self.name = newname
    def get_sub(self, a, b):
        return a - b

def talker():
    pub = rospy.Publisher('chatter', String, queue_size=10)
    rospy.init_node('talker', anonymous=True)
    rate = rospy.Rate(10) # 10hz
    while not rospy.is_shutdown():
        hello_str = dumps(My_class)
        rospy.loginfo(hello_str)
        pub.publish(hello_str)
        rate.sleep()

if __name__ == '__main__':
    try:
        talker()
    except rospy.ROSInterruptException:
        pass
<think>根据用户问题,用户询问在Python中使用`import _pickle as cPickle`需要安装什么包。首先,我需要理解这个导入语句的含义。根据引用[2]和引用[4],在Python 3中,`cPickle`模块已经被重命名为`_pickle`,并且它是Python标准库的一部分,通常不需要额外安装。 引用[2]提到,在Python 3中,应该使用`import _pickle as cPickle`来替代Python 2中的`import cPickle`。这是因为在Python 3中,`cPickle`模块被更名为`_pickle`,并且它被包含在标准库中。 引用[4]也指出,在Python 3中,`_pickle`模块是用C编写的,提供了高性能的序列化和反序列化功能,而`pickle`模块是纯Python实现的,速度较慢。同时,引用[4]还提到,`_pickle`是标准库的一部分,不需要额外安装。 因此,用户不需要安装任何额外的包。只需要确保使用的是Python 3,并且标准库完整即可。如果遇到导入错误,可能是因为Python安装不完整,但通常标准安装都会包含这个模块。 总结回答: - 在Python 3中,`_pickle`模块是标准库的一部分,不需要额外安装。 - 使用`import _pickle as cPickle`即可导入。 相关问题: 1. Python 3中如何使用pickle模块进行对象序列化? 2. pickle和_pickle模块有什么区别? 3. 在Python 3中如何处理旧版Python 2的cPickle代码?</think>### 回答:Python 使用 `import _pickle as cPickle` 的依赖说明 在 Python 3 中,`import _pickle as cPickle` **不需要额外安装任何包**。原因如下: 1. **`_pickle` 是 Python 标准库的内置模块** `_pickle` 是 Python 3 标准库的组成部分,由 C 语言实现(原名 `cPickle` 在 Python 2 中独立存在)。它随 Python 解释器默认安装,无需单独安装[^2][^4]。 2. **Python 3 的兼容性调整** - Python 2 的 `cPickle` 在 Python 3 中被重命名为 `_pickle`,并通过 `pickle` 模块提供统一接口。 - 导入时需使用 `import _pickle as cPickle`(注意 `_pickle` 是模块名,`cPickle` 是自定义别名)[^2][^4]。 3. **常见错误处理** 若出现 `ModuleNotFoundError`,可能是以下原因: - **Python 版本问题**:仅限 Python 3(Python 2 需直接安装 `cPickle`)。 - **环境损坏**:尝试重装 Python 或使用虚拟环境修复标准库[^2][^4]。 - **语法错误**:确保导入语句正确,如 `import _pickle as cPickle`(非 `import cPickle`)[^2]。 ### 验证示例 ```python # 直接使用,无需安装额外包 import _pickle as cPickle data = {"key": "value"} # 序列化 serialized = cPickle.dumps(data) # 反序列化 deserialized = cPickle.loads(serialized) print(deserialized) # 输出: {'key': 'value'} ``` ### 性能说明 - `_pickle`(C 实现)比纯 Python 的 `pickle` 快 10-100 倍,适合处理大型数据[^3][^4]。 - 序列化协议:默认使用二进制协议(协议版本 4),可通过参数调整(如 `protocol=4`)[^4]。 ---
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