python中pickle的用法

2024年2月3日发(作者：)

python中pickle的用法

Python中pickle的用法

Pickle是Python中最常用的序列化模块之一。它可以将Python对象转换为字节流，以便在网络上传输或保存到磁盘上。本文将介绍pickle的基本用法和常见应用场景。

一、基本用法

1.1 ()方法

(obj, file, protocol=None, *, fix_imports=True)

该方法将Python对象obj序列化并写入文件file中。其中，obj表示要序列化的对象，file表示要写入的文件对象，protocol表示协议版本号（默认为None），fix_imports表示是否修复导入问题（默认为True）。

示例代码：

import pickle

data = {'name': 'Tom', 'age': 18}

with open('', 'wb') as f:

(data, f)

1.2 ()方法

(file, *, fix_imports=True, encoding="ASCII",

errors="strict")

该方法从文件file中读取序列化数据，并返回反序列化后的Python对象。其中，file表示要读取的文件对象，fix_imports表示是否修复导入问题（默认为True），encoding表示编码方式（默认为ASCII），errors表示错误处理方式（默认为strict）。

示例代码：

import pickle

with open('', 'rb') as f:

data = (f)

print(data)

二、高级用法

2.1 序列化自定义类对象

Pickle不仅可以序列化内置类型和标准库类型，还可以序列化自定义类对象。但是，为了能够正确地反序列化对象，需要确保类定义在反序列化时可用。

示例代码：

import pickle

class Person:

def __init__(self, name, age):

= name

= age

p1 = Person('Tom', 18)

with open('', 'wb') as f:

(p1, f)

with open('', 'rb') as f:

p2 = (f)

print(, )

2.2 序列化函数和Lambda表达式

Pickle可以序列化函数和Lambda表达式，但需要注意以下几点：

- 函数必须在反序列化时可用；

- Lambda表达式不能引用外部变量。

示例代码：

import pickle

def add(x, y):

return x + y

f = lambda x: x**2

with open('', 'wb') as file:

(add, file)

(f, file)

with open('', 'rb') as file:

add_func = (file)

print(add_func(1, 2))

f_lambda = (file)

print(f_lambda(3))

2.3 序列化多个对象

Pickle可以将多个对象一起序列化，并写入同一个文件中。但是，在反序列化时需要按照写入的顺序依次读取。

示例代码：

import pickle

data1 = {'name': 'Tom', 'age': 18}

data2 = {'name': 'Jerry', 'age': 20}

with open('multi_', 'wb') as f:

(data1, f)

(data2, f)

with open('multi_', 'rb') as f:

data3 = (f)

data4 = (f)

print(data3, data4)

三、应用场景

3.1 对象持久化

Pickle可以将Python对象序列化并保存到磁盘上，以便在下次使用时快速加载。这种方式非常适合需要频繁读写数据的场景，比如机器学习模型的训练和预测。

示例代码：

import pickle

import numpy as np

x_train = (1000, 10)

y_train = t(0, 2, size=(1000,))

x_test = (100, 10)

y_test = t(0, 2, size=(100,))

with open('', 'wb') as f:

(x_train, f)

(y_train, f)

(x_test, f)

(y_test, f)

with open('', 'rb') as f:

x_train_loaded = (f)

y_train_loaded = (f)

x_test_loaded = (f)

y_test_loaded = (f)

assert se(x_train_loaded, x_train) and

se(y_train_loaded, y_train) and

se(x_test_loaded, x_test) and

se(y_test_loaded, y_test)

3.2 进程间通信

Pickle可以将Python对象序列化为字节流，并在进程间传递。这种方式非常适合多进程并发编程中，可以避免多个进程之间的数据竞争问题。

示例代码：

import pickle

import multiprocessing as mp

def worker(data):

with open('', 'wb') as f:

(data, f)

if __name__ == '__main__':

data = {'name': 'Tom', 'age': 18}

p = s(target=worker, args=(data,))

()

()

with open('', 'rb') as f:

data_loaded = (f)

print(data_loaded)

3.3 网络传输

Pickle可以将Python对象序列化为字节流，并在网络上传输。这种方式非常适合分布式系统中，可以避免不同机器之间的数据格式不一致问题。

示例代码：

import pickle

import socket

def send_data(data):

s = (_INET, _STREAM)

t(('localhost', 8888))

with le('wb') as f:

(data, f)

if __name__ == '__main__':

data = {'name': 'Tom', 'age': 18}

send_data(data)

总结

Pickle是Python中最常用的序列化模块之一。它可以将Python对象转换为字节流，以便在网络上传输或保存到磁盘上。本文介绍了pickle的基本用法和高级用法，并给出了常见的应用场景。在实际开发中，我们可以根据具体需求选取合适的序列化方式，提高程序的效率和可靠性。