serialization

marshal

Python 專用的序列化算法，PyCodeObject 就是用該算法序列化后保存到 pyc 二進(jìn)制文件。與具體的機(jī)器架構(gòu)無(wú)關(guān)，但可能隨 Python 版本發(fā)生變化。通常不建議用來(lái)存儲(chǔ)自定義數(shù)據(jù)。

支持：None, bool, int, long, float, complex, str, unicode, tuple, list, set, frozenset, dict,code objects, StopIteration。容器元素必須是所支持類型，不能是遞歸引用。

>>> from marshal import dump, load, dumps, loads

>>> s = dumps(range(10))
>>> s
'[\n\x00\x00\x00i\x00\...\x00\x00'

>>> loads(s)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

保存序列化結(jié)果到文件。

>>> with file("test.dat", "w") as f:
...     dump(range(10), f)

>>> with file("test.dat", "r") as f:
...     print load(f)

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

pickle

應(yīng)該用 cPickle 代替 pickle，按官方文檔的說(shuō)法有千倍的提升，且可相互替換。支持用戶自定義類型，支持三種協(xié)議版本：

• 0: 使用可顯示的 ASCII 字符編碼，便于閱讀和手工編輯。(默認(rèn))
• 1: 兼容早期 Python 版本的二進(jìn)制格式。
• 2: 最有效的二進(jìn)制編碼格式。

>>> import pickle, cPickle

>>> s = "Hello, World"
>>> d = cPickle.dumps(s, 2)
>>> d
'\x80\x02U\rHello, Worldq\x01.'

>>> cPickle.loads(d)
'Hello, World'

>>> pickle.loads(d)   # 和 pickle 格式完全相同。
'Hello, World'

同樣有讀寫文件的 dump、load 函數(shù)?？纯粗С值臄?shù)據(jù)類型：

• None, True, False
• int, long, float, complex
• str, unicode
• tuple, list, set, and dict (元素必須是支持類型)
• function (模塊級(jí)別的函數(shù))
• classe (模塊級(jí)別的自定義類，非嵌套)
• instance (有 dict 屬性，或者實(shí)現(xiàn) pickle protocol 協(xié)議)

看看對(duì)自定義類型的測(cè)試。

>>> class Data(object):
...     def __init__(self, x, y):
...         print "__init__"
...         self._x = x
...         self._y = y

>>> d = Data(100, 200)
__init__

>>> s = cPickle.dumps(d, 2)

>>> d2 = cPickle.loads(s)  # 反序列化并沒(méi)有調(diào)用 __init__
>>> d2.__dict__
{'_x': 100, '_y': 200}

利用 pickle protocol 可以控制序列化的細(xì)節(jié)。比如下面例子中，我們不像保留 _y 字段。

>>> class Data(object):
...     def __init__(self, x, y):
...         self._x = x
...         self._y = y
...
...     def __getstate__(self):
...         d = self.__dict__.copy()
...         del d["_y"]
...     return d
...
...     def __setstate__(self, state):
...         self.__dict__.update(state)

>>> d = Data(10, 20)

>>> s = cPickle.dumps(d, 2)

>>> d2 = cPickle.loads(s)
>>> d2.__dict__
{'_x': 10}

shevle

將對(duì)象 pickle 序列化，然后保存到 anydbm 格式文件。anydbm 是個(gè) KV 結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù)，可以保存多個(gè)序列化的對(duì)象。當(dāng)然也可以選擇使用 dbm、gdbm、bdb。

• flag: r 讀, w 寫, c 讀寫, n 新建、讀寫。
• protocol: pickle 版本。
• writeback: 允許將變更的對(duì)象同步到數(shù)據(jù)庫(kù)。(還是顯式修改保存比較好)

>>> import shelve
>>> from contextlib import closing

>>> with closing(shelve.open("test", protocol = 2)) as f:
... f["a"] = dict(name = "Tom", age = 34, sex = "male")
... f["b"] = (1, ["a", 3], "abcdefg")

>>> !xxd -g 1 -l 100 test.db
0000000: 00 06 15 61 00 00 00 02 00 00 04 d2 00 00 10 00 ...a............
0000010: 00 00 00 0c 00 00 01 00 00 00 01 00 00 00 00 08 ................
0000050: 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 ................
0000060: 00 00 00 00 ....

>>> with closing(shelve.open("test", protocol = 2)) as f:
...     print f["a"]
...     print f["b"]
...     print ["c"]

{'age': 34, 'name': 'Tom', 'sex': 'male'}
(1, ['a', 3], 'abcdefg')
['c']