Python中使用pickle持久化对象-优快云博客

本文介绍Python中使用pickle模块进行对象的持久化存储和读取，包括dump和load方法的使用，以及通过设置protocol参数提高文件压缩比和读写速度。

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Python中可以使用 pickle 模块将对象转化为文件保存在磁盘上，在需要的时候再读取并还原。具体用法如下：

　　pickle.dump(obj, file[, protocol])

　　这是将对象持久化的方法，参数的含义分别为：
　　obj: 要持久化保存的对象；
　　file: 一个拥有 write() 方法的对象，并且这个 write() 方法能接收一个字符串作为参数。这个对象可以是一个以写模式打开的文件对象或者一个 StringIO 对象，或者其他自定义的满足条件的对象。
　　protocol: 这是一个可选的参数，默认为 0 ，如果设置为 1 或 True，则以高压缩的二进制格式保存持久化后的对象，否则以ASCII格式保存。

　　对象被持久化后怎么还原呢？pickle 模块也提供了相应的方法，如下：

　　pickle.load(file)

　　只有一个参数 file ，对应于上面 dump 方法中的 file 参数。这个 file 必须是一个拥有一个能接收一个整数为参数的read() 方法以及一个不接收任何参数的 readline() 方法，并且这两个方法的返回值都应该是字符串。这可以是一个打开为读的文件对象、StringIO 对象或其他任何满足条件的对象。

　　下面是一个基本的用例：

 
   01# -*- coding: utf-8 -*-
 
   02 
 
   03import pickle
 
   04# 也可以这样：
 
   05# import cPickle as pickle
 
   06 
 
   07obj = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
 
   08 
 
   09# 将 obj 持久化保存到文件 tmp.txt 中
 
   10pickle.dump(obj, open("tmp.txt", "w"))
 
   11 
 
   12# do something else ...
 
   13 
 
   14# 从 tmp.txt 中读取并恢复 obj 对象
 
   15obj2 = pickle.load(open("tmp.txt", "r"))
 
   16 
 
   17print obj2

　　不过实际应用中，我们可能还会有一些改进，比如用 cPickle 来代替 pickle ，前者是后者的一个 C 语言实现版本，拥有更快的速度，另外，有时在 dump 时也会将第三个参数设为 True 以提高压缩比。再来看下面的例子：

 
   01# -*- coding: utf-8 -*-
 
   02 
 
   03import cPickle as pickle
 
   04import random
 
   05import os
 
   06 
 
   07import time
 
   08 
 
   09LENGTH = 1024 * 10240
 
   10 
 
   11def main():
 
   12    d = {}
 
   13    a = []
 
   14    for i in range(LENGTH):
 
   15        a.append(random.randint(0, 255))
 
   16 
 
   17    d["a"] = a
 
   18 
 
   19    print "dumping..."
 
   20 
 
   21    t1 = time.time()
 
   22    pickle.dump(d, open("tmp1.dat", "wb"), True)
 
   23    print "dump1: %.3fs" % (time.time() - t1)
 
   24 
 
   25    t1 = time.time()
 
   26    pickle.dump(d, open("tmp2.dat", "w"))
 
   27    print "dump2: %.3fs" % (time.time() - t1)
 
   28 
 
   29    s1 = os.stat("tmp1.dat").st_size
 
   30    s2 = os.stat("tmp2.dat").st_size
 
   31 
 
   32    print "%d, %d, %.2f%%" % (s1, s2, 100.0 * s1 / s2)
 
   33 
 
   34    print "loading..."
 
   35 
 
   36    t1 = time.time()
 
   37    obj1 = pickle.load(open("tmp1.dat", "rb"))
 
   38    print "load1: %.3fs" % (time.time() - t1)
 
   39 
 
   40    t1 = time.time()
 
   41    obj2 = pickle.load(open("tmp2.dat", "r"))
 
   42    print "load2: %.3fs" % (time.time() - t1)
 
   43 
 
   44 
 
   45if __name__ == "__main__":
 
   46    main()