模块讲解----pickle模块（只在python用的序列化与反序列化）

特点

1、只能在python中使用，只支持python的基本数据类型。

2、可以处理复杂的序列化语法。（例如自定义的类的方法，游戏的存档等）

3、序列化的时候，只是序列化了整个序列对象，而不是内存地址。

 

一、内存中操作：

import pickle
#dumps
li = [11,22,33]
r = pickle.dumps(li)
print(r)


#loads
result = pickle.loads(r)
print(result)

二、文本中操作：

#dump：
li = [11,22,33]
pickle.dump(li,open('db','wb'))

#load
ret = pickle.load(open('db','rb'))
print(ret)

三、练习：

pickle的序列化：
格式：pickle.dumps(序列化对象)
​

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf8 -*-
# Author:Dong Ye

import pickle


test = r'test.txt'

#反序列化代码中也要定义相同的函数名称，函数体没限制
def sayhi(name):
    print("hello",name)

info = {
    '':'',
    'age':32,
    'func':sayhi
}

print(pickle.dumps(info))

with open(test,'wb') as f:
    f.write( pickle.dumps(info) )

pickle返序列化：
格式：pickle.loads(读取文件逐行记录)

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf8 -*-
# Author:Dong Ye

import pickle

test = r'test.txt'

#需要定义序列化代码中同样的函数名，函数体没限制
def sayhi(name):
    print("hello",name)
    print("hello2",name)




with open(test,'rb') as f:
    data = pickle.loads(f.read())
    print('data>>>',data)


print(data['func']("Alex"))


显示结果：
data>>> {'': '', 'age': 32, 'func': <function sayhi at 0x00000000007DF1E0>}
hello Alex
hello2 Alex
None


注意：
1、print(data['func']("Alex"))时，调用了pickle的反序列化变量data。

2、需要在序列化和反序列化定义相同的函数名称，但内容可以不一样。否则报错如下：
E:python35python.exe D:/软件/pychar/data/s13/序列化与反序列化/pickle反序列化.py
Traceback (most recent call last):
  File "D:/软件/pychar/data/s13/序列化与反序列化/pickle反序列化.py", line 16, in <module>
    data = pickle.loads(f.read())
AttributeError: Can't get attribute 'sayhi' on <module '__main__' from 'D:/软件/pychar/data/s13/序列化与反序列化/pickle反序列化.py'>
原因是反序列化脚本中，没有sayhi函数的内存地址：

3、由于pickle序列化是序列了整个对象，而非某个内存地址，因此在反序列化时，也调用了整个序列对象。所以反序列化对象时，sayhi函数的函数体可以不一样。

写入文件并序列化

格式：pickle.demp(序列对象变量，文件名)

import pickle


test = r'test.txt'

#反序列化代码中也要定义相同的函数名称，函数体没限制
def sayhi(name):
    print("hello",name)

info = {
    '':'',
    'age':32,
    'func':sayhi
}

print(pickle.dumps(info))

with open(test,'wb') as f:
    #f.write( pickle.dumps(info) )
    pickle.dump(info,f)  #跟上面的f.write( pickle.dumps(info) )语意完全一样。

 

 

 

从文件中读取，并返序列化：

格式：pickle.load(文件名)

import pickle

test = r'test.txt'

#需要定义序列化代码中同样的函数名，函数体没限制
def sayhi(name):
    print("hello",name)
    print("hello2",name)



with open(test,'rb') as f:
    # data = pickle.loads(f.read())
    data = pickle.load(f)  #跟上面的data = pickle.loads(f.read())语意完全一样。
    print('data>>>',data)


print(data['func']("Alex"))

注意：

需要定义序列化代码中同样的函数名