import pickle
import pprint
data = [{'a': 'A', 'b': 2, 'c': 3.0}]
print('DATA:', end=' ')
pprint.pprint(data)
data_string = pickle.dumps(data)
print('PICKLE: {!r}'.format(data_string))

import pickle
import pprint
data1 = [{'a': 'A', 'b': 2, 'c': 3.0}]
print('BEFORE: ', end=' ')
pprint.pprint(data1)
data1_string = pickle.dumps(data1)
data2 = pickle.loads(data1_string)
print('AFTER : ', end=' ')
pprint.pprint(data2)
print('SAME"text-align: center">

1.2 处理流
除了dumps()和loads()，pickle还提供了一些便利函数来处理类似文件的流。可以向一个流写多个对象，然后从流读取这些对象，而无须事先知道要写多少个对象或者这些对象多大。


import io
import pickle
class SimpleObject:
  def __init__(self, name):
    self.name = name
    self.name_backwards = name[::-1]
    return
data = []
data.append(SimpleObject('pickle'))
data.append(SimpleObject('preserve'))
data.append(SimpleObject('last'))
# Simulate a file.
out_s = io.BytesIO()
# Write to the stream
for o in data:
  print('WRITING : {} ({})'.format(o.name, o.name_backwards))
  pickle.dump(o, out_s)
  out_s.flush()
# Set up a read-able stream
in_s = io.BytesIO(out_s.getvalue())
# Read the data
while True:
  try:
    o = pickle.load(in_s)
  except EOFError:
    break
  else:
    print('READ  : {} ({})'.format(
      o.name, o.name_backwards))


这个例子使用两个BytesIO缓冲区来模拟流。第一个缓冲区接收pickled的对象，它的值被填入第二个缓冲区，load()读取这个缓冲区。简单的数据库格式也可以使用pickle来存储对象。shelve模块就是这样一个实现。

除了存储数据，pickle对于进程间通信也很方便。例如，os.fork()和os.pipe()可以用来建立工作进程，从一个管道读取作业指令，并把结果写至另一个管道。管理工作线程池以及发送作业和接收响应的核心代码可以重用，因为作业和响应对象不必基于一个特定的类。使用管道或套接字时，在转储各个对象之后不要忘记刷新输出，以便将数据通过连接推送到另一端。参见multiprocessing模块来了解一个可重用的工作线程池管理器。
1.3 重构对象的问题
处理定制类时，pickled的类必须出现在读取pickle的进程所在的命名空间里。只会pickled这个实例的数据，而不是类定义。类名用于查找构造函数，以便在解除pickled时参见新对象。下面这个例子将一个类的实例写至一个文件。


import pickleclass SimpleObject:
  def __init__(self, name):
    self.name = name
    l = list(name)
    l.reverse()
    self.name_backwards = ''.join(l)
if __name__ == '__main__':
  data = []
  data.append(SimpleObject('pickle'))
  data.append(SimpleObject('preserve'))
  data.append(SimpleObject('last'))
  with open('Test.py', 'wb') as out_s:
    for o in data:
      print('WRITING: {} ({})'.format(
        o.name, o.name_backwards))
      pickle.dump(o, out_s)


运行这个脚本时，会根据作为命令行参数给定的名字来创建一个文件。

通过简单的尝试加载而得到的pickled对象将会失败。


import pickle
with open('Test.py', 'rb') as in_s:
  while True:
    try:
      o = pickle.load(in_s)
    except EOFError:
      break
    else:
      print('READ: {} ({})'.format(
        o.name, o.name_backwards))


这个版本失败的原因在于并没有SimpleObject类。

修正后的版本从原脚本导入了SimpleObject，这一次运行会成功。在导入列表的最后增加了import语句后，现在脚本就能找到这个类并构造对象了。
from demo import SimpleObject
现在允许修改后的脚本会生成期望的结果。

1.4Unpicklable的对象
并不是所有对象都是可pickled的。套接字、文件句柄、数据库连接以及其他运行时状态依赖于操作系统或其他进程的对象，其可能无法用一种有意义的方式保存。如果对象包含不可pickled的属性，则可以定义__getstate__()和__setstate__()来返回所pickled实例的状态的一个子集。
__getstate__()方法必须返回一个对象，其中包含所pickled对象的内部状态。表示状态的一种便利方式是使用字典，不过值可以是任意的可pickled对象。保存状态，然后再从pickle加载对象时将所保存的状态传入__setstate__()。


import pickle
class State:
  def __init__(self, name):
    self.name = name
  def __repr__(self):
    return 'State({!r})'.format(self.__dict__)
class MyClass:
  def __init__(self, name):
    print('MyClass.__init__({})'.format(name))
    self._set_name(name)
  def _set_name(self, name):
    self.name = name
    self.computed = name[::-1]
  def __repr__(self):
    return 'MyClass({!r}) (computed={!r})'.format(
      self.name, self.computed)
  def __getstate__(self):
    state = State(self.name)
    print('__getstate__ -> {!r}'.format(state))
    return state
  def __setstate__(self, state):
    print('__setstate__({!r})'.format(state))
    self._set_name(state.name)
inst = MyClass('name here')
print('Before:', inst)
dumped = pickle.dumps(inst)
reloaded = pickle.loads(dumped)
print('After:', reloaded)


这个例子使用了一个单独的State对象来保存MyClass的内部状态。从pickle加载MyClass的一个实例时，会向__setstate__()传入一个State实例，用来初始化这个对象。

1.5 循环引用
pickle协议会自动处理对象之间的循环引用，所以复杂数据结构不需要任何特殊的处理。


import pickle
class Node:
  """A simple digraph
  """
  def __init__(self, name):
    self.name = name
    self.connections = []
  def add_edge(self, node):
    "Create an edge between this node and the other."
    self.connections.append(node)
  def __iter__(self):
    return iter(self.connections)
def preorder_traversal(root, seen=None, parent=None):
  """Generator function to yield the edges in a graph.
  """
  if seen is None:
    seen = set()
  yield (parent, root)
  if root in seen:
    return
  seen.add(root)
  for node in root:
    recurse = preorder_traversal(node, seen, root)
    for parent, subnode in recurse:
      yield (parent, subnode)
def show_edges(root):
  "Print all the edges in the graph."
  for parent, child in preorder_traversal(root):
    if not parent:
      continue
    print('{:>5} -> {:>2} ({})'.format(
      parent.name, child.name, id(child)))
# Set up the nodes.
root = Node('root')
a = Node('a')
b = Node('b')
c = Node('c')
# Add edges between them.
root.add_edge(a)
root.add_edge(b)
a.add_edge(b)
b.add_edge(a)
b.add_edge(c)
a.add_edge(a)
print('ORIGINAL GRAPH:')
show_edges(root)
# Pickle and unpickle the graph to create
# a new set of nodes.
dumped = pickle.dumps(root)
reloaded = pickle.loads(dumped)
print('\nRELOADED GRAPH:')
show_edges(reloaded)


重新加载的节点并不是同一个对象，但保持了节点之间的关系，而且如果对象有多个引用，那么只会重新加载这个对象的一个副本。要验证这两点，可以在通过pickle传递节点之前和之后检查节点的id()值。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。