Python Language
Сериализация данных сортировки

Синтаксис

• pickle.dump (объект, файл, протокол) # Для сериализации объекта

• pickle.load (file) # Чтобы де-сериализовать объект

• pickle.dumps (объект, протокол) # Сериализация объекта в байтах

• pickle.loads (buffer) # Для де-сериализации объекта из байтов

параметры

замечания

Использование Pickle для сериализации и десериализации объекта

Модуль pickle реализует алгоритм превращения произвольного объекта Python в ряд байтов. Этот процесс также называется сериализацией объекта. Затем поток байтов, представляющий объект, может быть передан или сохранен, а затем реконструирован для создания нового объекта с теми же характеристиками.

Для простейшего кода мы используем функции dump() и load() .

Сериализация объекта

import pickle

# An arbitrary collection of objects supported by pickle.
data = {
    'a': [1, 2.0, 3, 4+6j],
    'b': ("character string", b"byte string"),
    'c': {None, True, False}
}

with open('data.pickle', 'wb') as f:
    # Pickle the 'data' dictionary using the highest protocol available.
    pickle.dump(data, f, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

Для десериализации объекта

import pickle

with open('data.pickle', 'rb') as f:
    # The protocol version used is detected automatically, so we do not
    # have to specify it.
    data = pickle.load(f)

Использование объектов рассола и байтов

Также возможно сериализовать и дезаминировать из байтовых объектов, используя функцию dumps и loads , которые эквивалентны dump и load .

serialized_data = pickle.dumps(data, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)
# type(serialized_data) is bytes

deserialized_data = pickle.loads(serialized_data)
# deserialized_data == data

Настроить маринованные данные

Некоторые данные нельзя травить. Другие данные не следует мариновать по другим причинам.

То, что будет маринован, может быть определено в методе __getstate__ . Этот метод должен возвращать то, что может быть сорвано.

На противоположной стороне __setstate__ : он получит то, что создал __getstate__ и должен инициализировать объект.

class A(object):
    def __init__(self, important_data):
        self.important_data = important_data
        
        # Add data which cannot be pickled:
        self.func = lambda: 7
        
        # Add data which should never be pickled, because it expires quickly:
        self.is_up_to_date = False
    
    def __getstate__(self):
        return [self.important_data] # only this is needed
    
    def __setstate__(self, state):
        self.important_data = state[0]
        
        self.func = lambda: 7  # just some hard-coded unpicklable function
        
        self.is_up_to_date = False  # even if it was before pickling

Теперь это можно сделать:

>>> a1 = A('very important')
>>>
>>> s = pickle.dumps(a1)  # calls a1.__getstate__()
>>>
>>> a2 = pickle.loads(s)  # calls a1.__setstate__(['very important'])
>>> a2
<__main__.A object at 0x0000000002742470>
>>> a2.important_data
'very important'
>>> a2.func()
7

Реализация здесь отображает список с одним значением: [self.important_data] . Это был всего лишь пример, __getstate__ мог бы вернуть все, что можно выбрать, если __setstate__ знает, как сделать oppoisite. Хорошей альтернативой является словарь всех значений: {'important_data': self.important_data} .

Конструктор не называется! Обратите внимание, что в предыдущем примере экземпляр a2 был создан в pickle.loads без вызова A.__init__ , поэтому A.__setstate__ должен был инициализировать все, что __init__ инициализировалось бы, если бы оно было A.__setstate__ .