MyTetra Share
Делитесь знаниями!
Время создания: 29.07.2019 23:51
Раздел: !Закладки - Python - Типы данных в Python

Модуль pickle

Модуль pickle реализует мощный алгоритм сериализации и десериализации объектов Python. "Pickling" - процесс преобразования объекта Python в поток байтов, а "unpickling" - обратная операция, в результате которой поток байтов преобразуется обратно в Python-объект. Так как поток байтов легко можно записать в файл, модуль pickle широко применяется для сохранения и загрузки сложных объектов в Python.

Не загружайте с помощью модуля pickle файлы из ненадёжных источников. Это может привести к необратимым последствиям.

Модуль pickle предоставляет следующие функции для удобства сохранения/загрузки объектов:

pickle.dump(obj, file, protocol=None, *, fix_imports=True) - записывает сериализованный объект в файл. Дополнительный аргумент protocol указывает используемый протокол. По умолчанию равен 3 и именно он рекомендован для использования в Python 3 (несмотря на то, что в Python 3.4 добавили протокол версии 4 с некоторыми оптимизациями). В любом случае, записывать и загружать надо с одним и тем же протоколом.

pickle.dumps(obj, protocol=None, *, fix_imports=True) - возвращает сериализованный объект. Впоследствии вы его можете использовать как угодно.

pickle.load(file, *, fix_imports=True, encoding="ASCII", errors="strict") - загружает объект из файла.

pickle.loads(bytes_object, *, fix_imports=True, encoding="ASCII", errors="strict") - загружает объект из потока байт.

Модуль pickle также определяет несколько исключений:

  • pickle.PickleError
    • pickle.PicklingError - случились проблемы с сериализацией объекта.
    • pickle.UnpicklingError - случились проблемы с десериализацией объекта.

Этих функций вполне достаточно для сохранения и загрузки встроенных типов данных.

>>>

>>> import pickle

>>> data = {

... 'a': [1, 2.0, 3, 4+6j],

... 'b': ("character string", b"byte string"),

... 'c': {None, True, False}

... }

>>>

>>> with open('data.pickle', 'wb') as f:

... pickle.dump(data, f)

...

>>> with open('data.pickle', 'rb') as f:

... data_new = pickle.load(f)

...

>>> print(data_new)

{'c': {False, True, None}, 'a': [1, 2.0, 3, (4+6j)], 'b': ('character string', b'byte string')}


 
MyTetra Share v.0.53
Яндекс индекс цитирования