python 的对象序列化/反序列化

java把对象放入memcached的时候需要序列化和反序列化才能确认类型，那python也应该有序列化的过程。google了一下，python是通过pickle来序列化的。

在了解pickle之前先了解一下marshal，marshal模块也用于序列化和反序列化，但marshal的功能比较薄弱，只支持部分内置数据类型的序列化/反序列化，对于用户自定义的类型就无能为力，同时marshal不支持自引用(递归引用)的对象的序列化。所以直接使用marshal来序列化/反序列化可能不是很方便。还好，python标准库提供了功能更加强大且更加安全的pickle和cPickle模块。

　　cPickle模块是使用C语言实现的，所以在运行效率上比pickle要高。但是cPickle模块中定义的类型不能被继承（其实大多数时候，我们不需要从这些类型中继承。）。cPickle和pickle的序列化/反序列化规则是一样的，我们可以使用pickle序列化一个对象，然后使用cPickle来反序列化。同时，这两个模块在处理自引用类型时会变得更加“聪明”，它不会无限制的递归序列化自引用对象，对于同一对象的多次引用，它只会序列化一次。例如：

import marshal,pickle

list = [1]
list.append(list)
print marshal.dumps(list) #出错, 无限制的递归序列化
print pickle.dumps(list) #no problem

pickle的序列化规则

　　Python规范（Python-specific）提供了pickle的序列化规则。这就不必担心不同版本的Python之间序列化兼容性问题。默认情况下，pickle的序列化是基于文本的，我们可以直接用文本编辑器查看序列化的文本。我们也可以序列成二进制格式的数据，这样的结果体积会更小。更详细的内容，可以参考Python手册pickle模块。

　　下面就开始使用pickle吧~

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。

pickle.load(file)
　　反序列化对象。将文件中的数据解析为一个Python对象。下面通过一个简单的例子来演示上面两个方法的使用：

#!/usr/bin/python
# Filename: pickling.py

import cPickle as p
#import pickle as p

shoplistfile = 'shoplist.data'
# the name of the file where we will store the object

shoplist = ['apple', 'mango', 'carrot']

# Write to the file
f = file(shoplistfile, 'w')
p.dump(shoplist, f) # dump the object to a file
f.close()

del shoplist # remove the shoplist

# Read back from the storage
f = file(shoplistfile)
storedlist = p.load(f)
print storedlist

还有另一个模块称为cPickle，它的功能和pickle模块完全相同，只不过它是用C语言编写的，因此要快得多（比pickle快1000倍）。你可以使用它们中的任一个，而我们在这里将使用cPickle模块。记住，我们把这两个模块都简称为pickle模块。

后记

try:
    import cPickle as pickle
except ImportError:
    import pickle
unpickler=pickle.Unpickler

file = StringIO(val)
_up = unpickler(file)
val = _up.loads()

可以简化成：

import cPickle
rp = cPickle.loads(val)

http://sebug.net/paper/python/ch12s02.html
http://blog.csdn.net/jgood/article/details/4564014
http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-pypers/index.html

python 的对象序列化/反序列化

猜你喜欢