python基础进阶：关于对象序列化实现和原理

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本文章来自腾讯云 作者：Python知识大全

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字符串的编码和解码

第一个示例是使用 dumps() 将一个数据结构编码为一个字符串，然后将其输出到控制台。它使用内置类型组成的数据结构，其实任何类的实例都可以被序列化，如后面的例子所示。

import pickle
import pprint

data = [{'a': 'A', 'b': 2, 'c': 3.0}]
print('DATA:', end=' ')
pprint.pprint(data)

data_string = pickle.dumps(data)
print('PICKLE: {!r}'.format(data_string))

 

默认情况下，Python 3 的序列化以兼容的二进制形式进行。

$ python3 pickle_string.py

DATA: [{'a': 'A', 'b': 2, 'c': 3.0}]
PICKLE: b'\x80\x03]q\x00}q\x01(X\x01\x00\x00\x00cq\x02G@\x08\x00
\x00\x00\x00\x00\x00X\x01\x00\x00\x00bq\x03K\x02X\x01\x00\x00\x0
0aq\x04X\x01\x00\x00\x00Aq\x05ua.'

 

一旦数据被序列化，你就可以把它写入到文件、socket、管道等等中。之后你可以读取这个文件，反序列化这些数据来构造具有相同值的新对象。

import pickle
import pprint

data1 = [{'a': 'A', 'b': 2, 'c': 3.0}]
print('BEFORE: ', end=' ')
pprint.pprint(data1)

data1_string = pickle.dumps(data1)

data2 = pickle.loads(data1_string)
print('AFTER : ', end=' ')
pprint.pprint(data2)

print('SAME? :', (data1 is data2))
print('EQUAL?:', (data1 == data2))

 

新对象和之前的对象相等，但不是之前的对象。

$ python3 pickle_unpickle.py

BEFORE:  [{'a': 'A', 'b': 2, 'c': 3.0}]
AFTER :  [{'a': 'A', 'b': 2, 'c': 3.0}]
SAME? : False
EQUAL?: True

 

流的序列化

pickle 除了提供 dumps() 和 loads() ，还提供了非常方便的函数用于操作文件流。支持同时写多个对象到同一个流中，然后在不知道有多少个对象或不知道它们有多大时，能够从这个流中读取到这些对象。

pickle_stream.py

import io
import pickle
import pprint

class SimpleObject:

    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.name_backwards = name[::-1]
        return

data = []
data.append(SimpleObject('pickle'))
data.append(SimpleObject('preserve'))
data.append(SimpleObject('last'))

# 模拟一个文件
out_s = io.BytesIO()

# 写入流中
for o in data:
    print('WRITING : {} ({})'.format(o.name, o.name_backwards))
    pickle.dump(o, out_s)
    out_s.flush()

# 设置一个可读取的流
in_s = io.BytesIO(out_s.getvalue())

# 读取数据
while True:
    try:
        o = pickle.load(in_s)
    except EOFError:
        break
    else:
        print('READ    : {} ({})'.format(
            o.name, o.name_backwards))

 

这个例子使用两个 BytesIO 缓冲区来模拟流。一个接收序列化对象，另一个通过 load() 方法读取第一个的值。一个简单的数据库格式也可以使用序列化来存储对象。 shelve 模块就是这样使用的一个范例。

$ python3 pickle_stream.py

WRITING : pickle (elkcip)
WRITING : preserve (evreserp)
WRITING : last (tsal)
READ    : pickle (elkcip)
READ    : preserve (evreserp)
READ    : last (tsal)

 

除了用于存储数据，序列化在用于内部进程通信时也是非常灵活的。比如，使用 os.fork() 和 os.pipe() ，可以建立一些工作进程，它们从一个管道中读取任务说明并把结果输出到另一个管道。操作这些工作池、发送任务和接受返回的核心代码可以复用，因为任务和返回对象不是一个特殊的类。如果使用管道或者套接字，就不要忘记在序列化每个对象后刷新它们，并通过它们之间的连接将数据推送到另外一端。查看 multiprocessing 模块构建一个可复用的任务池管理器。

重建对象的问题

在处理自定义类时，你应该保证这些被序列化的类会在进程命名空间出现 只有数据实例才能被序列化，而不能是定义的类。在反序列化时，类的名字被用于寻找构造器以便创建新对象。接下来这个例子，是将一个类实例写入到文件中。

pickle_dump_to_file_1.py
import pickle
import sys

class SimpleObject:

    def __init__(self, name):
        self.name = name
        l = list(name)
        l.reverse()
        self.name_backwards = ''.join(l)

if __name__ == '__main__':
    data = []
    data.append(SimpleObject('pickle'))
    data.append(SimpleObject('preserve'))
    data.append(SimpleObject('last'))

    filename = sys.argv[1]

    with open(filename, 'wb') as out_s:
        for o in data:
            print('WRITING: {} ({})'.format(
                o.name, o.name_backwards))
            pickle.dump(o, out_s)

 

当我运行这个脚本时，它会创建名为我在命令行中输入的参数的文件。

$ python3 pickle_dump_to_file_1.py test.dat

WRITING: pickle (elkcip)
WRITING: preserve (evreserp)
WRITING: last (tsal)

 

之后尝试将刚才的序列化的结果对象装载进来是失败的。

pickle_load_from_file_1.py

import pickle
import pprint
import sys

filename = sys.argv[1]

with open(filename, 'rb') as in_s:
    while True:
        try:
            o = pickle.load(in_s)
        except EOFError:
            break
        else:
            print('READ: {} ({})'.format(
                o.name, o.name_backwards))

 

这个版本失败了，因为这里没有可用的 SimpleObject 类。

$ python3 pickle_load_from_file_1.py test.dat

Traceback (most recent call last):
  File "pickle_load_from_file_1.py", line 15, in <module>
    o = pickle.load(in_s)
AttributeError: Can't get attribute 'SimpleObject' on <module '_
_main__' from 'pickle_load_from_file_1.py'>

 

下面是正确的版本，它从一开始的脚本中导入了 SimpleObject 类。添加导入语句可以让该脚本找到类并构建对象。

from pickle_dump_to_file_1 import SimpleObject

 

现在运行修改后的脚本可以得到预期的结果了。

$ python3 pickle_load_from_file_2.py test.dat

READ: pickle (elkcip)
READ: preserve (evreserp)
READ: last (tsal)

 

import pickle

class State:

    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def __repr__(self):
        return 'State({!r})'.format(self.__dict__)

class MyClass:

    def __init__(self, name):
        print('MyClass.__init__({})'.format(name))
        self._set_name(name)

    def _set_name(self, name):
        self.name = name
        self.computed = name[::-1]

    def __repr__(self):
        return 'MyClass({!r}) (computed={!r})'.format(
            self.name, self.computed)

    def __getstate__(self):
        state = State(self.name)
        print('__getstate__ -> {!r}'.format(state))
        return state

    def __setstate__(self, state):
        print('__setstate__({!r})'.format(state))
        self._set_name(state.name)

inst = MyClass('name here')
print('Before:', inst)

dumped = pickle.dumps(inst)

reloaded = pickle.loads(dumped)
print('After:', reloaded)

 

循环引用
序列化协议会自动处理对象间的循环引用，所以即使复杂的数据结构也不需要去特殊处理。考虑下图，它包含了多个循环，但正确的结构仍然能被反序列化输出。

序列化一个循环引用的数据结构

pickle_cycle.py

import pickle

class Node:
    """一个简单的有向图
    """
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.connections = []

    def add_edge(self, node):
         """在这个节点和其他节点间建立一条边
                 """
        self.connections.append(node)

    def __iter__(self):
        return iter(self.connections)

def preorder_traversal(root, seen=None, parent=None):
    """给一个图生成边的生成器函数
    """
    if seen is None:
        seen = set()
    yield (parent, root)
    if root in seen:
        return
    seen.add(root)
    for node in root:
        recurse = preorder_traversal(node, seen, root)
        for parent, subnode in recurse:
            yield (parent, subnode)

def show_edges(root):
     """打印输出图的所有边
         """
    for parent, child in preorder_traversal(root):
        if not parent:
            continue
        print('{:>5} -> {:>2} ({})'.format(
            parent.name, child.name, id(child)))

# 创建有向图
root = Node('root')
a = Node('a')
b = Node('b')
c = Node('c')

# 给节点间添加边
root.add_edge(a)
root.add_edge(b)
a.add_edge(b)
b.add_edge(a)
b.add_edge(c)
a.add_edge(a)

print('ORIGINAL GRAPH:')
show_edges(root)

# 序列化和反序列化有向图
# 产生一组新的节点
dumped = pickle.dumps(root)
reloaded = pickle.loads(dumped)

print('\nRELOADED GRAPH:')
show_edges(reloaded)

 

经过序列化和反序列化，这些新的有向图节点对象并不是一开始创建的那些对象，但对象之间的关系保持不变，这可以通过检查对象 id() 返回的值验证。

$ python3 pickle_cycle.py

ORIGINAL GRAPH:
 root ->  a (4315798272)
    a ->  b (4315798384)
    b ->  a (4315798272)
    b ->  c (4315799112)
    a ->  a (4315798272)
 root ->  b (4315798384)

RELOADED GRAPH:
 root ->  a (4315904096)
    a ->  b (4315904152)
    b ->  a (4315904096)
    b ->  c (4315904208)
    a ->  a (4315904096)
 root ->  b (4315904152