【python】pickle

最新推荐文章于 2025-12-15 12:46:33 发布
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本文介绍了一个简单的Python示例，演示如何使用pickle模块将字典对象序列化并写入文件。但示例代码中存在错误：应该使用pickle.dump()或pickle.dumps()来完成序列化过程。 
import pickle

a = {"aa":123}
fp = open("aa.txt","wb")
pickle.dumps(fp)
Python pickle，网络数据传输就得这么玩
xyh2004的博客
06-12 1002
pickle模块提供了多个序列化协议版本，不同版本之间在兼容性、性能以及安全性方面有所差异。了解并合理选择适合的protocol参数对于数据序列化至关重要。•Protocol 0：这是默认的文本协议，可读性强但效率较低。它在所有Python版本中都可用，是向后兼容的选择。•Protocol 1：这是一个二进制协议，比Protocol 0稍快一些，但在Python 3中已被弃用，不推荐使用。
python pickle存储、读取大数据量列表、字典数据的方法
09-19
Python的`pickle`模块是处理序列化和反序列化的强大工具，它能够将Python对象转换为字节流，以便存储或在网络上传输，然后再将这些字节流恢复为原始对象。这对于处理大数据量的列表和字典尤其有用，特别是当需要在...
Python pickle模块使用指南
qq_17275369的博客
04-20 759
Python的picklepicklingunpickling。
python pickle,更新Python Pickle对象
weixin_29327525的博客
02-09 407
I am doing a project in Machine Learning and for that I am using the pickle module of Python.Basically, I am parsing through a huge data set which is not possible in one execution that is why I need t...
Bugku Python Pickle Unserializer
prosche_1107的专栏
09-13 678
Bugku 题目，对python反序列化进行利用，实现反弹shell。
Python pickle模块
XWenXiang的博客
04-12 1091
文章目录pickle模块简介pickle模块语法pickle.dumpspickle.dumppickle.loadspickle.load pickle模块简介 pickle 模块和 json 模块很像，都有序列化的功能，不过 pickle 模块更加局限一些只能对 python 使用，它可以对一个 python 对象结构的二进制序列化和反序列化。序列化是将 Python 对象及其所拥有的层次结构转化为一个字节流的过程。反序列化则反之。 pickle模块语法 pickle.dumps 将 python 对象
python pickle模块_python pickle 模块的使用
weixin_35450735的博客
01-28 245
用于序列化的两个模块json：用于字符串和Python数据类型间进行转换pickle: 用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换json提供四个功能：dumps,dump,loads,loadpickle提供四个功能：dumps,dump,loads,loadpickle可以存储什么类型的数据呢？所有python支持的原生类型：布尔值，整数，浮点数，复数，字符串，字节，None...
Python pickle反序列化
weixin_74020633的博客
06-11 1605
看下对比。
python pickle用法_Python的pickle模块详解（包括优缺点及和JSON的区别）
weixin_36115496的博客
03-01 3803
文章目录一、pickle是什么？在英语中 pickle 名词是泡菜，动词是腌渍的意思。可以理解为把东西腌起来保存成文件，要用的时候读出来洗洗再用。python的pickle模块实现了基本的数据序列化和反序列化。序列化对象可以在磁盘上保存对象，并在需要的时候读取出来。任何对象都可以执行序列化操作。pickling是将Python对象层次结构转换为字节流的过程。unpickling是反向操作，从而将字...
python pickle 保存读取文件
啦啦啦
11-08 782
.
python pickle漏洞
weixin_44687621的博客
07-27 805
python反序列化漏洞 1.使用pickle库对对象进行序列化和反序列化操作 json反序列化 import json dict={"admin":"123"} json_info = json.dumps(dict) print(str(type(json_info))+json_info) dict1=json.loads(json_info) print(str(type(dict1))) print(dict) pickle反序列化 import pickle class Test:
Python Pickle 实现在同一个文件中序列化多个对象
09-18
在Python编程语言中，Pickle模块是一个强大的工具，它允许我们序列化和反序列化Python对象结构。也就是说，它能够将复杂的数据结构或对象状态保存到磁盘文件中，并且之后可以从文件中恢复这些状态。在本篇文章中，...
javascript 性能优化实战：异步和延迟加载
小伙伴们全都Lucky！
12-11 932
本文探讨JavaScript性能优化中的异步加载与延迟加载技术。异步加载通过async/defer属性或动态创建script元素避免阻塞渲染；延迟加载则利用IntersectionObserver API按需加载非关键资源。二者结合可显著提升性能：异步加载核心脚本确保交互流畅，延迟加载减少初始请求量。实践表明，该方案能降低DOMContentLoaded时间30%以上，减少初始加载量90%，但需注意async脚本的执行顺序问题和延迟加载的回退处理。文中提供了完整的代码实现示例。
df赋值和.copy的区别（SettingWithCopyWarning）
ranchor666的博客
12-10 763
copy()
Python 语言编码规范
托塔天王的博客
12-11 974
通常， 不应该描述”怎么做”， 除非是一些复杂的算法，文档字符串应该提供足够的信息， 当别人编写代码调用该函数时，他不需要看一行代码，只要看文档字符串就可以了，对于复杂的代码，在代码旁边加注释会比使用文档字符串更有意义。但是，不要使用一个以上的空格，并且在二元运算符的两边使用相同数量的空格。当捕获异常时， 使用as而不要用逗号。3、 关于函数的几个方面应该在特定的小节中进行描述记录， 这几个方面如下文所述，每节应该以一个标题行开始，标题行以冒号结尾，除标题行外， 节的其他内容应被缩进2个空格。
《Python实战小课：爬虫工具场景——开启数据抓取之旅》导读
最新发布
2501_93253814的博客
12-15 978
本文介绍了Python爬虫技术在三大场景中的应用：行业资讯爬取、学术文献摘要获取和电商评价收集。针对行业资讯，详细解析了从网页请求到数据存储的全流程；在学术文献方面，重点阐述了如何构建搜索请求和提取关键信息；对于电商评价，则说明了数据定位和清洗方法。文章还探讨了爬虫优化策略及反爬机制应对方案，为数据获取工作提供了实用指南。通过系统学习这些技术，读者可以提升数据采集能力，为商业决策、学术研究和市场分析提供有力支持。
Windows11系统安装Isaac Sim和Isaac Lab记录
weixin_65198494的博客
12-13 422
本文介绍了在Windows 11系统上安装IsaacSim和IsaacLab的完整流程。硬件配置为RTX4060显卡、32GB内存，软件环境包括NVIDIA驱动591.44、CUDA12.8、PyTorch2.7.0和Python3.11。安装IsaacSim5.1的主要步骤包括：更新GPU驱动、安装CUDA、创建conda虚拟环境、开启长路径支持、更新pip后安装IsaacSim pip包。IsaacLab安装则需要克隆GitHub仓库，通过安装脚本完成。最后通过运行验证脚本确认安装成功。
Python LangChain 开发问题：ImportError: Unable to import langchain_anthropic.
weixin_52173250的博客
12-12 180
Python LangChain 开发问题：ImportError: Unable to import langchain_anthropic.
Pandas库入门
注释写满人生
12-14 758
摘要：本文介绍了Python中Pandas库的核心数据类型Series和DataFrame。Series是一维带标签数组，可通过列表、字典、ndarray等多种方式创建，支持类似ndarray和字典的操作方法。DataFrame是二维表格型数据结构，可由二维ndarray、字典等多种形式创建，具有行列索引功能。文章详细展示了两种类型的创建方法、基本操作和属性，包括索引访问、运算对齐、name属性设置等，并通过代码示例演示了实际应用场景。Pandas的这些数据结构为数据分析和处理提供了高效灵活的工具。
python pickle
08-17
<think>我们正在讨论Python的pickle模块，用于对象的序列化和反序列化。根据引用内容，pickle模块可以将Python对象转换为字节流（序列化），并能够从字节流中恢复对象（反序列化）。它支持几乎所有的Python数据类型，并且是Python特有的。 关键点： 1. 序列化：pickle.dump() 和 pickle.dumps() 将对象转换为字节流。 - dump() 将序列化后的数据写入文件 - dumps() 返回序列化后的字节对象（bytes） 2. 反序列化：pickle.load() 和 pickle.loads() 从字节流中恢复对象。 - load() 从文件中读取序列化数据并恢复对象 - loads() 从字节对象中恢复对象 3. 注意事项： - pickle模块只能在Python中使用，不同版本的Python可能不兼容。 - 反序列化时，不会调用对象的__init__方法，而是直接恢复属性。 - 安全性：不要反序列化不受信任的数据，因为可能导致任意代码执行。 4. 使用示例： - 将对象序列化到文件 - 从文件反序列化 - 使用dumps和loads进行字节序列的转换 5. 类实例的序列化：默认情况下，pickle可以序列化类实例，但要求类定义在反序列化时可用（即类必须被定义，且与序列化时相同）。 6. 特殊方法：可以通过定义__getstate__和__setstate__方法来控制序列化和反序列化的行为。 我们将按照以下结构组织回答： 1. 介绍pickle模块 2. 序列化操作（dump和dumps） 3. 反序列化操作（load和loads） 4. 示例代码 5. 注意事项（包括安全性） 6. 类实例的序列化细节 7. 相关问题 注意：在示例中，我们将使用一个简单的数据结构（如列表、字典）和一个自定义类的实例来演示。 同时，根据引用[4]：当一个类实例反序列化时，它的__init__方法不会被调用，而是创建一个未初始化的实例，然后恢复存储的属性。 下面开始组织回答。</think>### Python `pickle` 模块：对象序列化与反序列化详解 `pickle` 是 Python 标准库中用于**对象序列化**的核心模块，可将内存中的复杂对象转换为二进制字节流（序列化），并能从字节流重建原始对象（反序列化）[^1][^2]。以下是完整使用方法及注意事项： --- #### 一、核心操作 ##### 1. **序列化对象 → 字节流** ```python import pickle data = {"name": "Alice", "scores": [90, 85], "active": True} # 方法1: 直接获取字节流 binary_data = pickle.dumps(data) # 输出: b'\x80\x04\x95...' # 方法2: 保存到文件 with open("data.pkl", "wb") as f: pickle.dump(data, f) # 写入二进制文件 ``` ##### 2. **反序列化字节流 → 对象** ```python # 方法1: 从字节流恢复 restored_data = pickle.loads(binary_data) print(restored_data["scores"]) # 输出: [90, 85] # 方法2: 从文件恢复 with open("data.pkl", "rb") as f: file_data = pickle.load(f) # 重建对象 ``` --- #### 二、支持的数据类型 `pickle` 支持几乎所有 Python 内置类型和自定义类[^1][^4]： - **基础类型**: `int`, `float`, `str`, `bool`, `None` - **容器类型**: `list`, `tuple`, `dict`, `set` - **高级对象**: 函数、类实例、闭包、生成器状态 - **自定义类**（需在反序列化环境中定义） ```python class User: def __init__(self, name): self.name = name user = User("Bob") binary_user = pickle.dumps(user) # 序列化自定义类实例 ``` --- #### 三、关键特性与原理 1. **对象重建机制** - 反序列化时**不调用 `__init__`**，直接创建未初始化实例并恢复属性[^4] - 通过 `__setstate__()` 方法自定义恢复逻辑 2. **协议版本控制** 指定协议版本（默认最高版本）： ```python # 使用协议版本4（Python 3.4+） pickle.dumps(data, protocol=4) ``` 3. **序列化控制方法** 在类中定义特殊方法控制序列化行为： ```python class CustomClass: def __getstate__(self): # 序列化时调用 return {"key": "processed_data"} def __setstate__(self, state): # 反序列化时调用 self.data = state["key"] ``` --- #### 四、安全警告 ⚠️ **永远不要反序列化不受信任的来源数据！** `pickle` 在重建对象时可能执行任意代码[^1][^2]，攻击者可构造恶意字节流触发代码执行。 ```python # 危险操作示例（切勿执行未知来源的pickle数据！） malicious_data = b"\x80\x04...恶意代码..." pickle.loads(malicious_data) # 可能执行系统命令！ ``` > **安全替代方案**： > 若需跨系统传输，优先使用 JSON 或 MessagePack；若必须用 `pickle`，需配合 HMAC 签名验证数据完整性[^1]。 --- #### 五、典型应用场景 1. **机器学习模型持久化** ```python # 保存训练好的模型 import joblib # 基于pickle的高性能封装 joblib.dump(model, "model.pkl") ``` 2. **进程间通信**（配合 `multiprocessing`） 3. **缓存复杂计算结果** 4. **快速保存程序状态** --- ### 相关问题 1. 如何安全地在网络传输中使用 `pickle` 序列化数据？ 2. `pickle` 与 JSON 序列化在性能上有何差异？ 3. 反序列化时如何自定义对象重建逻辑？ 4. 为什么不同 Python 版本的 `pickle` 文件可能不兼容？ 5. 哪些数据类型无法被 `pickle` 序列化？如何处理？ > 引用[^1]: `pickle` 是 Python 序列化的核心工具，支持几乎所有数据类型，但需警惕安全风险。 > 引用[^2]: 序列化操作将对象信息保存到文件实现持久化，反序列化则从文件重建对象。 > 引用[^4]: 类实例反序列化时不调用 `__init__` 方法，而是直接恢复属性状态。
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