@Python pickle模块学习

pickle提供了一个简单的持久化功能。可以将对象以文件的形式存放在磁盘上。

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pickle.dump(obj, file[, protocol])
　　序列化对象，并将结果数据流写入到文件对象中。参数protocol是序列化模式，默认值为0，表示以文本的形式序列化。protocol的值还可以是1或2，表示以二进制的形式序列化。

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pickle.load(file)
　　反序列化对象。将文件中的数据解析为一个Python对象。

其中要注意的是，在load(file)的时候，要让python能够找到类的定义，否则会报错：

比如下面的例子

1. import pickle
2. class Person:
3. def __init__(self,n,a):
4. self.name=n
5. self.age=a
6. def show(self):
7. print self.name+”_”+str(self.age)
8. aa = Person(“JGood”, 2)
9. aa.show()
10. f=open(‘d:\\p.txt’,’w’)
11. pickle.dump(aa,f,0)
12. f.close()
13. #del Person
14. f=open(‘d:\\p.txt’,’r’)
15. bb=pickle.load(f)
16. f.close()
17. bb.show()

如果不注释掉del Person的话，那么会报错如下：

意思就是当前模块找不到类的定义了。

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clear_memo()
　　清空pickler的“备忘”。使用Pickler实例在序列化对象的时候，它会“记住”已经被序列化的对象引用，所以对同一对象多次调用dump(obj)，pickler不会“傻傻”的去多次序列化。
看下面的例子：

1. import StringIO
2. import pickle
3. class Person:
4. def __init__(self,n,a):
5. self.name=n
6. self.age=a
7. def show(self):
8. print self.name+”_”+str(self.age)
9. aa = Person(“JGood”, 2)
10. aa.show()
11. fle = StringIO.StringIO()
12. pick = pickle.Pickler(fle)
13. pick.dump(aa)
14. val1=fle.getvalue()
15. print len(val1)
16. pick.clear_memo()
17. pick.dump(aa)
18. val2=fle.getvalue()
19. print len(val2)
20. fle.close()

上面的代码运行如下：

如果不注释掉，则运行结果是第一个。如果注释掉，那么运行结果是第二个。

主要是因为，python的pickle如果不clear_memo，则不会多次去序列化对象。