python3 中

python3 中

1.1.概述：
    序列化是将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程
1.2.cPickle与pickle
    二者的功能几乎完全一致接口完全一样（不一样的很少使用到）
    区别：cPickle用C语言编写， 执行速度比pickle快 1000倍
1.3.说明：
    pickle可把python对象直接保存到文件，而不需要把它们转化成字符串，
    也不用底层的文件访问 *** 作把它们写入到一个二进制文件里。 
    pickle会创建一个 python 语言专用的二进制格式。
    基本上不用考虑任何文件细节，它会帮你干净利落地完成文件读写 *** 作。
    唯一需要的只是一个合法的文件句柄
1.4.注意：
    pickle数据格式是Python专用且不向后兼容，其他语言不能识别
    但可用 Python 的 Json 包将数据转化为其他语言可以识别使用的格式

1.5.函数：
    dump()  支持直接将 python 对象序列化并保存到文件
    dumps() 则是将 python 对象序列化到内存
    load()  用于从序列化的文件中加载并反序列化
    loads() 直接将序列化对象反序列化

2.实例：
实例1：
import _pickle as cPickle

file=r'D:tmp.txt'
obj = False,True,None,'Tom',(1,2),[3,4],set([5,6]),{'k1':7,'k2':8}

# dump 将 obj 直接序列化并保存到 a.txt
with open(file,'wb') as f:
    cPickle.dump(obj,f)#将obj直接序列化并保存到文件

with open(file,'rb') as f:#将文件中的序列化数据转为python对象
    data=cPickle.load(f)
print(data)
# (False, True, None, 'Tom', (1, 2), [3, 4], {5, 6}, {'k1': 7, 'k2': 8})

实例2：
b = cPickle.dumps(obj)#将obj直接序列化但不保存到文件
# b'x80x04x955x00x00x00x00x00x00x00(x89x88Nx8cx03Tomx94Kx01Kx02x86x94]x94(Kx03Kx04ex8fx94(Kx05Kx06x90}x94(x8cx02k1x94Kx07x8cx02k2x94Kx08utx94.'
cPickle.loads(b)#将内存中的序列化数据转为python对象
#(False, True, None, 'Tom', (1, 2), [3, 4], {5, 6}, {'k1': 7, 'k2': 8})

3.备注：
dump(obj, file, protocol=None, *, fix_imports=True, buffer_callback=None)
用途：将obj的pickled表示形式写入到打开的文件对象文件中
参数：
    file：文件对象（有write()二进制），io.BytesIO实例
    protocol=4 可选协议0-5
    fix_imports=True，and protocol<3，pickle会尝试
        将Python3名称映射到Python2，数据流就可用Python2读
    buffer_callback=None
        默认缓冲区视图将被序列化作为泡菜流的一部分
        buffer_callback is not None and (protocol is None | protocol< 5)错误

dumps(obj, protocol=None, *, fix_imports=True, buffer_callback=None)
用途：返回对象的腌制的字节表示对象

load(file, *, fix_imports=True, encoding='ASCII', errors='strict', buffers=())
用途：将文件数据反序列化为python对象
参数：
    file：文件对象,BytesIO(必须有read(int),readline(无参数)都应该返回字节数)
    # 以下参数用于控制泡菜流的Python 2兼容性支持
    fix_imports=True将Python2名称映射到Python3中
    encoding='ASCII'编码和错误告诉泡菜如何解码8位Python2字符串
        可是'bytes'来读取这些8位字符串实例作为字节对象
    errors='strict'
    buffers=()

loads(data, /, *, fix_imports=True, encoding='ASCII', errors='strict', buffers=())
用途：将序列化数据反序列化为python对象