python持久性管理pickle模块详细介绍

2019年9月21日 06:33:45python教程评论449 views阅读模式

持久性就是指保持对象，甚至在多次执行同一程序之间也保持对象。通过本文，您会对 Python对象的各种持久性机制（从关系数据库到 Python 的 pickle以及其它机制）有一个总体认识。另外，还会让您更深一步地了解Python 的对象序列化能力。

什么是持久性？

持久性的基本思想很简单。假定有一个 Python 程序，它可能是一个管理日常待办事项的程序，您希望在多次执行这个程序之间可以保存应用程序对象（待办事项）。换句话说，您希望将对象存储在磁盘上，便于以后检索。这就是持久性。要达到这个目的，有几种方法，每一种方法都有其优缺点。

例如，可以将对象数据存储在某种格式的文本文件中，譬如 CSV 文件。或者可以用关系数据库，譬如 Gadfly、MySQL、PostgreSQL 或者 DB2。这些文件格式和数据库都非常优秀，对于所有这些存储机制，Python 都有健壮的接口。

这些存储机制都有一个共同点：存储的数据是独立于对这些数据进行操作的对象和程序。这样做的好处是，数据可以作为共享的资源，供其它应用程序使用。缺点是，用这种方式，可以允许其它程序访问对象的数据，这违背了面向对象的封装性原则 — 即对象的数据只能通过这个对象自身的公共（public）接口来访问。

另外，对于某些应用程序，关系数据库方法可能不是很理想。尤其是，关系数据库不理解对象。相反，关系数据库会强行使用自己的类型系统和关系数据模型（表），每张表包含一组元组（行），每行包含具有固定数目的静态类型字段（列）。如果应用程序的对象模型不能够方便地转换到关系模型，那么在将对象映射到元组以及将元组映射回对象方面，会碰到一定难度。这种困难常被称为阻碍性不匹配（impedence- mismatch）问题。

一些经过 pickle 的 Python

pickle 模块及其同类模块 cPickle 向 Python 提供了 pickle 支持。后者是用 C 编码的，它具有更好的性能，对于大多数应用程序，推荐使用该模块。我们将继续讨论 pickle ，但本文的示例实际是利用了 cPickle 。由于其中大多数示例要用 Python shell 来显示，所以先展示一下如何导入 cPickle ，并可以作为 pickle 来引用它：

复制代码代码如下:

>>> import cPickle as pickle

现在已经导入了该模块，接下来让我们看一下 pickle 接口。 pickle 模块提供了以下函数对： dumps(object) 返回一个字符串，它包含一个 pickle 格式的对象； loads(string) 返回包含在 pickle 字符串中的对象； dump(object, file) 将对象写到文件，这个文件可以是实际的物理文件，但也可以是任何类似于文件的对象，这个对象具有 write() 方法，可以接受单个的字符串参数； load(file) 返回包含在 pickle 文件中的对象。

缺省情况下， dumps() 和 dump() 使用可打印的 ASCII 表示来创建 pickle。两者都有一个 final 参数（可选），如果为 True ，则该参数指定用更快以及更小的二进制表示来创建 pickle。 loads() 和 load() 函数自动检测 pickle 是二进制格式还是文本格式。

清单 1 显示了一个交互式会话，这里使用了刚才所描述的 dumps() 和 loads() 函数：

清单 1. dumps() 和 loads() 的演示

复制代码代码如下:

Welcome To PyCrust 0.7.2 - The Flakiest Python Shell

Sponsored by Orbtech - Your source for Python programming expertise.

Python 2.2.1 (#1, Aug 27 2002, 10:22:32)

[GCC 3.2 (Mandrake Linux 9.0 3.2-1mdk)] on linux-i386

Type "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> import cPickle as pickle

>>> t1 = ('this is a string', 42, [1, 2, 3], None)

>>> t1

('this is a string', 42, [1, 2, 3], None)

>>> p1 = pickle.dumps(t1)

>>> p1

"(S'this is a string'\nI42\n(lp1\nI1\naI2\naI3\naNtp2\n."

>>> print p1

(S'this is a string'

I42

(lp1

I1

aI2

aI3

aNtp2

.

>>> t2 = pickle.loads(p1)

>>> t2

('this is a string', 42, [1, 2, 3], None)

>>> p2 = pickle.dumps(t1, True)

>>> p2

'(U\x10this is a stringK*]q\x01(K\x01K\x02K\x03eNtq\x02.'

>>> t3 = pickle.loads(p2)

>>> t3

('this is a string', 42, [1, 2, 3], None)

注：该文本 pickle 格式很简单，这里就不解释了。事实上，在 pickle 模块中记录了所有使用的约定。我们还应该指出，在我们的示例中使用的都是简单对象，因此使用二进制 pickle 格式不会在节省空间上显示出太大的效率。然而，在实际使用复杂对象的系统中，您会看到，使用二进制格式可以在大小和速度方面带来显著的改进。

接下来，我们看一些示例，这些示例用到了 dump() 和 load() ，它们使用文件和类似文件的对象。这些函数的操作非常类似于我们刚才所看到的 dumps() 和 loads() ，区别在于它们还有另一种能力 — dump() 函数能一个接着一个地将几个对象转储到同一个文件。随后调用 load() 来以同样的顺序检索这些对象。清单 2 显示了这种能力的实际应用：

清单 2. dump() 和 load() 示例

复制代码代码如下:

>>> a1 = 'apple'

>>> b1 = {1: 'One', 2: 'Two', 3: 'Three'}

>>> c1 = ['fee', 'fie', 'foe', 'fum']

>>> f1 = file('temp.pkl', 'wb')

>>> pickle.dump(a1, f1, True)

>>> pickle.dump(b1, f1, True)

>>> pickle.dump(c1, f1, True)

>>> f1.close()

>>> f2 = file('temp.pkl', 'rb')

>>> a2 = pickle.load(f2)

>>> a2

'apple'

>>> b2 = pickle.load(f2)

>>> b2

{1: 'One', 2: 'Two', 3: 'Three'}

>>> c2 = pickle.load(f2)

>>> c2

['fee', 'fie', 'foe', 'fum']

>>> f2.close()

Pickle 的威力

到目前为止，我们讲述了关于 pickle 方面的基本知识。在这一节，将讨论一些高级问题，当您开始 pickle 复杂对象时，会遇到这些问题，其中包括定制类的实例。幸运的是，Python 可以很容易地处理这种情形。

可移植性

从空间和时间上说，Pickle 是可移植的。换句话说，pickle 文件格式独立于机器的体系结构，这意味着，例如，可以在 Linux 下创建一个 pickle，然后将它发送到在 Windows 或 Mac OS 下运行的 Python 程序。并且，当升级到更新版本的 Python 时，不必担心可能要废弃已有的 pickle。Python 开发人员已经保证 pickle 格式将可以向后兼容 Python 各个版本。事实上，在 pickle 模块中提供了有关目前以及所支持的格式方面的详细信息：

清单 3. 检索所支持的格式

复制代码代码如下:

>>> pickle.format_version

'1.3'

>>> pickle.compatible_formats

['1.0', '1.1', '1.2']

多个引用，同一对象

在 Python 中，变量是对象的引用。同时，也可以用多个变量引用同一个对象。经证明，Python 在用经过 pickle 的对象维护这种行为方面丝毫没有困难，如清单 4 所示：

清单 4. 对象引用的维护

复制代码代码如下:

>>> a = [1, 2, 3]

>>> b = a

>>> a

[1, 2, 3]

>>> b

[1, 2, 3]

>>> a.append(4)

>>> a

[1, 2, 3, 4]

>>> b

[1, 2, 3, 4]

>>> c = pickle.dumps((a, b))

>>> d, e = pickle.loads(c)

>>> d

[1, 2, 3, 4]

>>> e

[1, 2, 3, 4]

>>> d.append(5)

>>> d

[1, 2, 3, 4, 5]

>>> e

[1, 2, 3, 4, 5]

循环引用和递归引用

可以将刚才演示过的对象引用支持扩展到循环引用（两个对象各自包含对对方的引用）和递归引用（一个对象包含对其自身的引用）。下面两个清单着重显示这种能力。我们先看一下递归引用：

>清单 5. 递归引用

复制代码代码如下:

>>> l = [1, 2, 3]

>>> l.append(l)

>>> l

[1, 2, 3, [...]]

>>> l[3]

[1, 2, 3, [...]]

>>> l[3][3]

[1, 2, 3, [...]]

>>> p = pickle.dumps(l)

>>> l2 = pickle.loads(p)

>>> l2

[1, 2, 3, [...]]

>>> l2[3]

[1, 2, 3, [...]]

>>> l2[3][3]

[1, 2, 3, [...]]

现在，看一个循环引用的示例：

清单 6. 循环引用

复制代码代码如下:

>>> a = [1, 2]

>>> b = [3, 4]

>>> a.append(b)

>>> a

[1, 2, [3, 4]]

>>> b.append(a)

>>> a

[1, 2, [3, 4, [...]]]

>>> b

[3, 4, [1, 2, [...]]]

>>> a[2]

[3, 4, [1, 2, [...]]]

>>> b[2]

[1, 2, [3, 4, [...]]]

>>> a[2] is b

>>> b[2] is a

>>> f = file('temp.pkl', 'w')

>>> pickle.dump((a, b), f)

>>> f.close()

>>> f = file('temp.pkl', 'r')

>>> c, d = pickle.load(f)

>>> f.close()

>>> c

[1, 2, [3, 4, [...]]]

>>> d

[3, 4, [1, 2, [...]]]

>>> c[2]

[3, 4, [1, 2, [...]]]

>>> d[2]

[1, 2, [3, 4, [...]]]

>>> c[2] is d

>>> d[2] is c

注意，如果分别 pickle 每个对象，而不是在一个元组中一起 pickle 所有对象，会得到略微不同（但很重要）的结果，如清单 7 所示：

清单 7. 分别 pickle vs. 在一个元组中一起 pickle

复制代码代码如下:

>>> f = file('temp.pkl', 'w')

>>> pickle.dump(a, f)

>>> pickle.dump(b, f)

>>> f.close()

>>> f = file('temp.pkl', 'r')

>>> c = pickle.load(f)

>>> d = pickle.load(f)

>>> f.close()

>>> c

[1, 2, [3, 4, [...]]]

>>> d

[3, 4, [1, 2, [...]]]

>>> c[2]

[3, 4, [1, 2, [...]]]

>>> d[2]

[1, 2, [3, 4, [...]]]

>>> c[2] is d

>>> d[2] is c

相等，但并不总是相同

正如在上一个示例所暗示的，只有在这些对象引用内存中同一个对象时，它们才是相同的。在 pickle 情形中，每个对象被恢复到一个与原来对象相等的对象，但不是同一个对象。换句话说，每个 pickle 都是原来对象的一个副本：

清单 8. 作为原来对象副本的被恢复的对象

复制代码代码如下:

>>> j = [1, 2, 3]

>>> k = j

>>> k is j

>>> x = pickle.dumps(k)

>>> y = pickle.loads(x)

>>> y

[1, 2, 3]

>>> y == k

>>> y is k

>>> y is j

>>> k is j

同时，我们看到 Python 能够维护对象之间的引用，这些对象是作为一个单元进行 pickle 的。然而，我们还看到分别调用 dump() 会使 Python 无法维护对在该单元外部进行 pickle 的对象的引用。相反，Python 复制了被引用对象，并将副本和被 pickle 的对象存储在一起。对于 pickle 和恢复单个对象层次结构的应用程序，这是没有问题的。但要意识到还有其它情形。

值得指出的是，有一个选项确实允许分别 pickle 对象，并维护相互之间的引用，只要这些对象都是 pickle 到同一文件即可。 pickle 和 cPickle 模块提供了一个 Pickler （与此相对应是 Unpickler ），它能够跟踪已经被 pickle 的对象。通过使用这个 Pickler ，将会通过引用而不是通过值来 pickle 共享和循环引用：

清单 9. 维护分别 pickle 的对象间的引用

复制代码代码如下:

>>> f = file('temp.pkl', 'w')

>>> pickler = pickle.Pickler(f)

>>> pickler.dump(a)

>>> pickler.dump(b)

>>> f.close()

>>> f = file('temp.pkl', 'r')

>>> unpickler = pickle.Unpickler(f)

>>> c = unpickler.load()

>>> d = unpickler.load()

>>> c[2]

[3, 4, [1, 2, [...]]]

>>> d[2]

[1, 2, [3, 4, [...]]]

>>> c[2] is d

>>> d[2] is c

不可 pickle 的对象

一些对象类型是不可 pickle 的。例如，Python 不能 pickle 文件对象（或者任何带有对文件对象引用的对象），因为 Python 在 unpickle 时不能保证它可以重建该文件的状态（另一个示例比较难懂，在这类文章中不值得提出来）。试图 pickle 文件对象会导致以下错误：

清单 10. 试图 pickle 文件对象的结果

复制代码代码如下:

>>> f = file('temp.pkl', 'w')

>>> p = pickle.dumps(f)

Traceback (most recent call last):

File " ", line 1, in ?

File "/usr/lib/python2.2/copy_reg.py", line 57, in _reduce

raise TypeError, "can't pickle %s objects" % base.__name__

TypeError: can't pickle file objects

类实例

与 pickle 简单对象类型相比，pickle 类实例要多加留意。这主要由于 Python 会 pickle 实例数据（通常是 _dict_ 属性）和类的名称，而不会 pickle 类的代码。当 Python unpickle 类的实例时，它会试图使用在 pickle 该实例时的确切的类名称和模块名称（包括任何包的路径前缀）导入包含该类定义的模块。另外要注意，类定义必须出现在模块的最顶层，这意味着它们不能是嵌套的类（在其它类或函数中定义的类）。

当 unpickle 类的实例时，通常不会再调用它们的 _init_() 方法。相反，Python 创建一个通用类实例，并应用已进行过 pickle 的实例属性，同时设置该实例的 _class_ 属性，使其指向原来的类。

对 Python 2.2 中引入的新型类进行 unpickle 的机制与原来的略有不同。虽然处理的结果实际上与对旧型类处理的结果相同，但 Python 使用 copy_reg 模块的 _reconstructor() 函数来恢复新型类的实例。

如果希望对新型或旧型类的实例修改缺省的 pickle 行为，则可以定义特殊的类的方法 _getstate_() 和 _setstate_() ，在保存和恢复类实例的状态信息期间，Python 会调用这些方法。在以下几节中，我们会看到一些示例利用了这些特殊的方法。

现在，我们看一个简单的类实例。首先，创建一个 persist.py 的 Python 模块，它包含以下新型类的定义：

清单 11. 新型类的定义

复制代码代码如下:

class Foo(object):

def __init__(self, value):

self.value = value

现在可以 pickle Foo 实例，并看一下它的表示：

清单 12. pickle Foo 实例

复制代码代码如下:

>>> import cPickle as pickle

>>> from Orbtech.examples.persist import Foo

>>> foo = Foo('What is a Foo?')

>>> p = pickle.dumps(foo)

>>> print p

ccopy_reg

_reconstructor

p1

(cOrbtech.examples.persist

Foo

p2

c__builtin__

object

p3

NtRp4

(dp5

S'value'

p6

S'What is a Foo?'

sb.

>>>

可以看到这个类的名称 Foo 和全限定的模块名称 Orbtech.examples.persist 都存储在 pickle 中。如果将这个实例 pickle 成一个文件，稍后再 unpickle 它或在另一台机器上 unpickle，则 Python 会试图导入 Orbtech.examples.persist 模块，如果不能导入，则会抛出异常。如果重命名该类和该模块或者将该模块移到另一个目录，则也会发生类似的错误。

这里有一个 Python 发出错误消息的示例，当我们重命名 Foo 类，然后试图装入先前进行过 pickle 的 Foo 实例时会发生该错误：

清单 13. 试图装入一个被重命名的 Foo 类的经过 pickle 的实例

复制代码代码如下:

>>> import cPickle as pickle

>>> f = file('temp.pkl', 'r')

>>> foo = pickle.load(f)

Traceback (most recent call last):

File " ", line 1, in ?

AttributeError: 'module' object has no attribute 'Foo'

在重命名 persist.py 模块之后，也会发生类似的错误：

清单 14. 试图装入一个被重命名的 persist.py 模块的经过 pickle 的实例

复制代码代码如下:

>>> import cPickle as pickle

>>> f = file('temp.pkl', 'r')

>>> foo = pickle.load(f)

Traceback (most recent call last):

File " ", line 1, in ?

ImportError: No module named persist

我们会在下面模式改进这一节提供一些技术来管理这类更改，而不会破坏现有的 pickle。

特殊的状态方法

前面提到对一些对象类型（譬如，文件对象）不能进行 pickle。处理这种不能 pickle 的对象的实例属性时可以使用特殊的方法（ _getstate_() 和 _setstate_() ）来修改类实例的状态。这里有一个 Foo 类的示例，我们已经对它进行了修改以处理文件对象属性：

清单 15. 处理不能 pickle 的实例属性

复制代码代码如下:

class Foo(object):

def __init__(self, value, filename):

self.value = value

self.logfile = file(filename, 'w')

def __getstate__(self):

"""Return state values to be pickled."""

f = self.logfile

return (self.value, f.name, f.tell())

def __setstate__(self, state):

"""Restore state from the unpickled state values."""

self.value, name, position = state

f = file(name, 'w')

f.seek(position)

self.logfile = f

模式改进

随着时间的推移，您会发现自己必须要更改类的定义。如果已经对某个类实例进行了 pickle，而现在又需要更改这个类，则您可能要检索和更新那些实例，以便它们能在新的类定义下继续正常工作。而我们已经看到在对类或模块进行某些更改时，会出现一些错误。幸运的是，pickle 和 unpickle 过程提供了一些 hook，我们可以用它们来支持这种模式改进的需要。

在这一节，我们将探讨一些方法来预测常见问题以及如何解决这些问题。由于不能 pickle 类实例代码，因此可以添加、更改和除去方法，而不会影响现有的经过 pickle 的实例。出于同样的原因，可以不必担心类的属性。您必须确保包含类定义的代码模块在 unpickle 环境中可用。同时还必须为这些可能导致 unpickle 问题的更改做好规划，这些更改包括：更改类名、添加或除去实例的属性以及改变类定义模块的名称或位置。

类名的更改

要更改类名，而不破坏先前经过 pickle 的实例，请遵循以下步骤。首先，确保原来的类的定义没有被更改，以便在 unpickle 现有实例时可以找到它。不要更改原来的名称，而是在与原来类定义所在的同一个模块中，创建该类定义的一个副本，同时给它一个新的类名。然后使用实际的新类名来替代 NewClassName ，将以下方法添加到原来类的定义中：

清单 16. 更改类名：添加到原来类定义的方法

复制代码代码如下:

def __setstate__(self, state):

self.__dict__.update(state)

self.__class__ = NewClassName

当 unpickle 现有实例时，Python 将查找原来类的定义，并调用实例的 _setstate_() 方法，同时将给新的类定义重新分配该实例的 _class_ 属性。一旦确定所有现有的实例都已经 unpickle、更新和重新 pickle 后，可以从源代码模块中除去旧的类定义。

属性的添加和删除

这些特殊的状态方法 _getstate_() 和 _setstate_() 再一次使我们能控制每个实例的状态，并使我们有机会处理实例属性中的更改。让我们看一个简单的类的定义，我们将向其添加和除去一些属性。这是是最初的定义：

清单 17. 最初的类定义

复制代码代码如下:

class Person(object):

def __init__(self, firstname, lastname):

self.firstname = firstname

self.lastname = lastname

假定已经创建并 pickle 了 Person 的实例，现在我们决定真的只想存储一个名称属性，而不是分别存储姓和名。这里有一种方式可以更改类的定义，它将先前经过 pickle 的实例迁移到新的定义：

复制代码代码如下:

class Person(object):

def __init__(self, fullname):

self.fullname = fullname

def __setstate__(self, state):

if 'fullname' not in state:

first = ''

last = ''

if 'firstname' in state:

first = state['firstname']

del state['firstname']

if 'lastname' in state:

last = state['lastname']

del state['lastname']

self.fullname = " ".join([first, last]).strip()

self.__dict__.update(state)

在这个示例，我们添加了一个新的属性 fullname ，并除去了两个现有的属性 firstname 和 lastname 。当对先前进行过 pickle 的实例执行 unpickle 时，其先前进行过 pickle 的状态会作为字典传递给 _setstate_() ，它将包括 firstname 和 lastname 属性的值。接下来，将这两个值组合起来，并将它们分配给新属性 fullname 。在这个过程中，我们删除了状态字典中旧的属性。更新和重新 pickle 先前进行过 pickle 的所有实例之后，现在可以从类定义中除去 _setstate_() 方法。

模块的修改

在概念上，模块的名称或位置的改变类似于类名称的改变，但处理方式却完全不同。那是因为模块的信息存储在 pickle 中，而不是通过标准的 pickle 接口就可以修改的属性。事实上，改变模块信息的唯一办法是对实际的 pickle 文件本身执行查找和替换操作。至于如何确切地去做，这取决于具体的操作系统和可使用的工具。很显然，在这种情况下，您会想备份您的文件，以免发生错误。但这种改动应该非常简单，并且对二进制 pickle 格式进行更改与对文本 pickle 格式进行更改应该一样有效。

结束语

对象持久性依赖于底层编程语言的对象序列化能力。对于 Python 对象即意味着 pickle。Python 的 pickle 为 Python 对象有效的持久性管理提供了健壮的和可靠的基础。在下面的参考资料中，您将会找到有关建立在 Python pickle 能力之上的系统的信息。

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