序列化(pickling)
把变量从内存中变成可存储或传输的过程反序列化(unpickling)
把变量内容从序列化的对象重新读到内存里的过程
序列化&反序列化的意义
在程序运行过程中,对象可在内存中被自由的修改
一旦程序结束,对象所占内存会被系统回收,所做修改会全部丢失,要想在内存中将对象恢复到修改后状态,就只能重新运行程序进行修改
通过序列化和反序列化,就可把对象某一时刻在内存中的内容状态同步到磁盘,或通过网络传输到别的机器上最为一个记录
当想在内存中恢复该对象在那一时刻的状态时,就可通过将磁盘或其他机器上记录的对象状态反序列化至内存,而无需重新运行程序
实例
序列化与反序列化(字节码)
import pickle
d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
bytes = pickle.dumps(d) #把对象序列化成一个bytes
print(bytes)
#输出: b'\x80\x03}q\x00(X\x03\x00\x00\x00ageq\x01K\x14X\x05\x00\x00\x00scoreq\x02KXX\x04\x00\x00\x00nameq\x03X\x03\x00\x00\x00Bobq\x04u.'
d1 = pickle.loads(bytes) #把bytes反序列化出对象
print(d1) #输出:{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}
序列化与反序列化(二进制文件)
import pickle
d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
f = open('dump.txt', 'wb')
pickle.dump(d, f) #把对象序列化后写入一个file-like Object
f.close()
f1 = open('dump.txt', 'rb')
d1 = pickle.load(f) #从一个file-like Object中直接反序列化出对象
f1.close()
序列化与反序列化(自定义对象)
import pickle
class Person:
def __init__(self, name, age, job):
self.name = name
self.age = age
self.job = job
def work(self):
print(self.name, 'is working...')
a_person = Person('abc', 22, 'waiter')
person_abc = pickle.dumps(a_person)
print(person_abc) #输出:b'\x80\x03c__main__\nPerson\nq\...'
p = pickle.loads(person_abc)
p.work() #输出:abc is working...
# 将类本身存储在变量中,loads的时候返回类本身,而非它的一个实例
class_Person = pickle.dumps(Person)
print(class_Person) #输出:b'\x80\x03c__main__\nPerson\nq\x00.'
Person = pickle.loads(class_Person)
print(Person) #输出:<class '__main__.Person'>
p = Person('Bob', 23, 'Student') #反序列化后的Person类可以正常创建对象
p.work() #输出:Bob is working...
with open('person.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(Person, f) #把Person类序列化到file-like object
with open('person.pkl', 'rb') as f:
Person = pickle.load(f) #把Person类从file-like object反序列化到类
aa = Person('gg', 23, '6') #反序列化后的类可以正常创建对象
aa.work() #输出:gg is working...
注意:
不同版本的Python彼此都不兼容,只能用Pickle保存那些不重要的数据,不能成功地反序列化也没关系
反序列化后的对象是一个新的对象