Python pickle模块详解：对象序列化与持久化指南

前言

pickle模块主要用于实现Python对象与二进制数据之间的序列化和反序列化操作。其核心功能在于完成任意Python对象与二进制流之间的相互转换，同时也支持对象与文本格式之间的转换处理。

在实际应用场景中，若需将内存中的Python对象保存至磁盘，可通过pickle将其转换为文本或二进制格式存储。后续使用时，只需读取该文件即可还原为原始的Python对象，实现数据的持久化保存与恢复。

一、pickle模块下的方法

该模块提供了四个主要方法供开发者使用：

• dump()：负责将Python对象序列化为二进制数据，并将其写入指定文件。
• load()：用于读取已序列化的数据文件，并还原返回对应的Python对象。
• dumps()：将Python对象序列化为二进制数据，但直接返回该二进制对象，不执行文件写入操作。
• loads()：接收给定的二进制对象数据，并将其反序列化为Python对象。

1. dumps()

此方法将Python对象序列化为二进制数据，并直接返回结果，不涉及文件写入。

示例

import pickle
test_list = ["pingguo", {1, 2, 3}, None]
# 使用 dumps() 函数将 test_list 转成 p1
p1 = pickle.dumps(test_list)
print(p1)
print("返回类型：", type(p1))

输出结果：

b'\x80\x03]q\x00(X\x07\x00\x00\x00pingguoq\x01cbuiltins\nset\nq\x02]q\x03(K\x01K\x02K\x03e\x85q\x04Rq\x05Ne.'
返回类型： <class 'bytes'>

2. loads()

该方法读取给定的二进制对象数据，并将其转换回Python对象。

示例在上面的基础上继续：

import pickle
test_list = ["pingguo", {1, 2, 3}, None]
# 使用 dumps() 函数将 test_list 转成 p1
p1 = pickle.dumps(test_list)
print(p1)
print("返回类型：", type(p1))
# 使用 loads() 函数将 p1 转成 Python 对象 p2
p2 = pickle.loads(p1)
print(p2)
print("返回类型：", type(p2))

输出结果：

b'\x80\x03]q\x00(X\x07\x00\x00\x00pingguoq\x01cbuiltins\nset\nq\x02]q\x03(K\x01K\x02K\x03e\x85q\x04Rq\x05Ne.'
返回类型： <class 'bytes'>
['pingguo', {1, 2, 3}, None]
返回类型： <class 'list'>

经过pickle反序列化后的对象是与原对象等值的副本，其行为类似于deepcopy函数生成的深拷贝。

3. dump()

此方法将Python对象序列化为二进制对象，并直接写入文件。

示例

import pickle
test_list = ["pingguo", {1, 2, 3}, None]
with open("test_pickle.txt", "wb") as f:
    # 使用 dump() 函数将 test_list 转成 p1，写到txt文本里
    pickle.dump(test_list, f)

注意这里的写文件是 "wb"，以二进制格式打开一个文件只用于写入，否则会报错。

执行成功后，同级目录下生成一个test_pickle.txt文件，因为是二进制内容，直接打开看到的是乱码。

4. load()

读取指定的序列化数据文件，并返回对象。

示例

import pickle
test_list = ["pingguo", {1, 2, 3}, None]
with open("test_pickle.txt", "wb") as f:
    # 使用 dump() 函数将 test_list 转成 p1，写到txt文本里
    pickle.dump(test_list, f)
with open("test_pickle.txt", "rb") as f:
    # 将二进制文件对象转换成 Python 对象 p3
    p3 = pickle.load(f)
    print(p3)
    print("类型：", type(p3))

注意，这里读取文件用rb，也就是以二进制格式打开一个文件用于只读。

执行成功。

['pingguo', {1, 2, 3}, None]
类型： <class 'list'>

二、可以被 pickle 封存/解封的对象

下列类型可以被封存：

• None、True 和 False
• 整数、浮点数、复数
• str、byte、bytearray
• 只包含可封存对象的集合，包括 tuple、list、set 和 dict
• 定义在模块最外层的函数（使用 def 定义，lambda 函数则不可以）
• 定义在模块最外层的内置函数
• 定义在模块最外层的类
• 某些类实例，这些类的 dict 属性值或 getstate() 函数的返回值可以被封存。

三、pickle 与 json 的区别

python 提供的 json 标准库相信大家都熟悉，提供的方法也与 pickle 相似，那么两者有什么区别呢？

• JSON 是一个文本序列化格式，pickle 是一个二进制序列化格式。
• JSON 是我们可以直观阅读的，而 pickle 不行。
• JSON是可互操作的，在Python之外也可以使用，而pickle则是Python专用的。
• 默认情况下，JSON 只能表示 Python 内置类型的子集，不能表示自定义的类；但 pickle 可以表示大量的 Python 数据类型。
• JSON不像 pickle，对一个不信任的JSON进行反序列化的操作本身不会造成任意代码执行漏洞。

关于最后一点，说的是 pickle 模块并不安全。很有可能你去解封的是恶意构建的 pickle 数据，造成解封时执行了恶意代码，所以要慎用。

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