Python pickle

Pickle模块作用是持久化的储存数据。

经常遇到在Python程序运行中得到了一些字符串、列表、字典等数据，想要长久的保存下来，方便以后使用，而不是简单的放入内存中关机断电就丢失数据。python模块大全中的Pickle模块就派上用场了，它可以将对象转换为一种可以传输或存储的格式。

Pickle模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

他们之间的区别：

dumps,loads 还需要使用write,read 读写数据

dump,load 直接帮你 write,read

 

一、Pickle对象串行化

Pickle模块将任意一个Python对象转换成一系统字节的这个操作过程叫做串行化对象。

二、Pickle与CPickle对比

前者是完全用Python来实现的模块，这个CPickle是用C来实现的，它的速度要比pickle快好多倍，一般建议如果电脑中只要有CPickle的话都应该使用它。

三、Pickle & Json 比较： Json无法处理Class,但是可以处理def

import pickle,json

class Person(object):
    def __init__(self,name,age):
        self.name = name
        self.age = age
    def show(self):
        print("self.name:",self.name)
        print("self.age:",self.age)
aa = Person("Vincen",22)
aa.show()
with open("a.txt","wb") as f:
    json.dump(aa,f)
    # pickle.dump(aa,f,0)
with open("a.txt","rb") as f:
    bb = json.load(f)
    # bb = pickle.load(f)
bb.show()
# pickle可以正常处理Class ,json会报错“TypeError: <__main__.Person object at 0x004AEC70> is not JSON serializable”

 

#示例二，图片、元组序列化
import pickle
from PIL import Image

im = Image.open("aa.jpg")
tuple1 = ("ceshi",1,3.1415,[1,2,3,4])
with open("results.pkl","wb") as f:
    pickle.dump(im,f)
    pickle.dump(tuple1,f)
 
with open("results.pkl","rb") as f:
    im2 = pickle.load(f)
    tuple2 = pickle.load(f)
    list2 = pickle.load(f)
print(im2,tuple2)
print(type(im2),type(tuple2))
Image._show(im2)