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Python中使用pickle持久化對象

編輯：Python

Python中可以使用 pickle 模塊將對象轉化為文件保存在磁盤上，在需要的時候再讀取並還原。具體用法如下：

pickle.dump(obj, file[, protocol])

這是將對象持久化的方法，參數的含義分別為：
obj: 要持久化保存的對象；
file: 一個擁有 write() 方法的對象，並且這個 write() 方法能接收一個字符串作為參數。這個對象可以是一個以寫模式打開的文件對象或者一個 StringIO 對象，或者其他自定義的滿足條件的對象。
protocol: 這是一個可選的參數，默認為 0 ，如果設置為 1 或 True，則以高壓縮的二進制格式保存持久化後的對象，否則以ASCII格式保存。

對象被持久化後怎麼還原呢？pickle 模塊也提供了相應的方法，如下：

pickle.load(file)

只有一個參數 file ，對應於上面 dump 方法中的 file 參數。這個 file 必須是一個擁有一個能接收一個整數為參數的 read() 方法以及一個不接收任何參數的 readline() 方法，並且這兩個方法的返回值都應該是字符串。這可以是一個打開為讀的文件對象、StringIO 對象或其他任何滿足條件的對象。

下面是一個基本的用例：

# -*- coding: utf-8 -*-

import pickle
# 也可以這樣：
# import cPickle as pickle

obj = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}

# 將 obj 持久化保存到文件 tmp.txt 中
pickle.dump(obj, open("tmp.txt", "w"))

# do something else ...

# 從 tmp.txt 中讀取並恢復 obj 對象
obj2 = pickle.load(open("tmp.txt", "r"))

print obj2

不過實際應用中，我們可能還會有一些改進，比如用 cPickle 來代替 pickle ，前者是後者的一個 C 語言實現版本，擁有更快的速度，另外，有時在 dump 時也會將第三個參數設為 True 以提高壓縮比。再來看下面的例子：

# -*- coding: utf-8 -*-

import cPickle as pickle
import random
import os

import time

LENGTH = 1024 * 10240

def main():
d = {}
a = []
for i in range(LENGTH):
a.append(random.randint(0, 255))

d["a"] = a

print "dumping..."

t1 = time.time()
pickle.dump(d, open("tmp1.dat", "wb"), True)
print "dump1: %.3fs" % (time.time() - t1)

t1 = time.time()
pickle.dump(d, open("tmp2.dat", "w"))
print "dump2: %.3fs" % (time.time() - t1)

s1 = os.stat("tmp1.dat").st_size
s2 = os.stat("tmp2.dat").st_size

print "%d, %d, %.2f%%" % (s1, s2, 100.0 * s1 / s2)

print "loading..."

t1 = time.time()
obj1 = pickle.load(open("tmp1.dat", "rb"))
print "load1: %.3fs" % (time.time() - t1)

t1 = time.time()
obj2 = pickle.load(open("tmp2.dat", "r"))
print "load2: %.3fs" % (time.time() - t1)

if __name__ == "__main__":
main()