python中如何使用pickle序列化对象？-Python教程-PHP中文网

python中如何使用pickle序列化对象？

在Python中，要序列化对象，我们通常会用到内置的

pickle

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模块。它能将几乎任何Python对象（包括自定义类实例、函数等）转换成字节流，方便存储到文件或通过网络传输；反过来，也能将这些字节流还原回原始的Python对象。这对于需要持久化Python特有数据结构的应用场景非常有用。

解决方案

使用

pickle

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模块进行序列化和反序列化主要涉及四个核心函数：

dump

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、

load

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、

dumps

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和

loads

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。

如果你想将对象序列化到文件中：

import pickle

class MyObject:
    def __init__(self, name, value):
        self.name = name
        self.value = value
        self.data = [i for i in range(value)] # 模拟一些数据

    def greet(self):
        return f"Hello, {self.name}!"

# 创建一个对象实例
obj = MyObject("Alice", 10)
print(f"Original object: {obj.name}, {obj.value}, data length: {len(obj.data)}")
print(f"Original object method call: {obj.greet()}")

# 序列化对象到文件
file_path = "my_object.pkl"
try:
    with open(file_path, 'wb') as f: # 'wb' 表示以二进制写入模式打开文件
        pickle.dump(obj, f)
    print(f"Object successfully pickled to {file_path}")
except Exception as e:
    print(f"Error during pickling: {e}")

# 从文件反序列化对象
deserialized_obj = None
try:
    with open(file_path, 'rb') as f: # 'rb' 表示以二进制读取模式打开文件
        deserialized_obj = pickle.load(f)
    print(f"Object successfully unpickled from {file_path}")
    print(f"Deserialized object: {deserialized_obj.name}, {deserialized_obj.value}, data length: {len(deserialized_obj.data)}")
    print(f"Deserialized object method call: {deserialized_obj.greet()}")
except Exception as e:
    print(f"Error during unpickling: {e}")

# 检查反序列化后的对象是否与原始对象一致
print(f"Are objects equal (value-wise)? {deserialized_obj.name == obj.name and deserialized_obj.value == obj.value}")

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如果你只是想将对象序列化成字节串（例如，用于内存中传递或存储到数据库字段）：

立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；

import pickle

data = {'key': 'value', 'numbers': [1, 2, 3]}

# 序列化成字节串
pickled_data = pickle.dumps(data)
print(f"Pickled data (bytes): {pickled_data}")

# 从字节串反序列化
unpickled_data = pickle.loads(pickled_data)
print(f"Unpickled data: {unpickled_data}")
print(f"Are data equal? {data == unpickled_data}")

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pickle

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还支持不同的协议版本，通常建议使用较新的协议，它们通常更高效，例如

pickle.HIGHEST_PROTOCOL

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或

pickle.DEFAULT_PROTOCOL

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。在

dump

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或

dumps

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时可以通过

protocol

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参数指定：

pickle.dump(obj, f, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

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。

Pickle序列化真的安全吗？有哪些潜在风险？

老实说，每次看到有人盲目地反序列化未知来源的

pickle

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数据，我都会替他们捏一把汗。

pickle

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模块在安全性方面，有一个非常关键且常常被忽视的“缺陷”：它不是为安全而设计的。它的主要目标是方便地在Python对象之间进行持久化和传输，而不是作为一种安全的数据交换格式。

最大的潜在风险在于任意代码执行。当

pickle

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反序列化一个对象时，它实际上是在执行Python代码来重建那个对象。这意味着，如果一个恶意用户能够篡改或提供一个恶意的

pickle

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字节流，当你的程序对其进行

pickle.load()

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或

pickle.loads()

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操作时，他就可以在你的系统上执行任意的Python代码。这几乎等同于给攻击者一个远程代码执行（RCE）的权限，后果不堪设想。

想象一下，你从网络上下载了一个看似无害的

pickle

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文件，或者从一个不安全的数据库字段读取了

pickle

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数据，然后你的Python程序将其反序列化。如果这个

pickle

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数据被精心构造过，它可能会调用

os.system()

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来删除你的文件，或者执行其他恶意命令。这听起来有点夸张，但确实是

pickle

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的真实能力。

因此，我的个人观点是：绝不要反序列化来自不受信任或未经认证来源的

pickle

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数据。如果你无法完全信任数据的来源，那么

pickle

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就不是你的选择。对于跨语言的数据交换，或者需要更高安全性的场景，JSON、YAML、Protocol Buffers或MessagePack等格式会是更好的替代品，它们通常只序列化数据结构，而不包含执行代码的能力。如果你真的需要在Python内部存储或传输复杂对象，并且确信数据来源安全，那么

pickle

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依然是一个高效且方便的工具。

Pickle和JSON、YAML这些常见的序列化方式有什么不同？

pickle

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、JSON和YAML这三者，虽然都能实现数据的序列化，但它们的设计哲学、应用场景和能力边界却大相径庭。我常常把它们比作不同的“语言”，各自有其擅长的领域。

pickle

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是Python专属的序列化协议。它的核心优势在于能够序列化几乎所有Python对象，包括自定义类的实例、函数、方法、甚至是模块引用。这意味着，如果你有一个复杂的Python对象图，

pickle

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可以完整地捕获其状态，并在反序列化时精确地重建它。它保留了Python对象的类型信息和结构，这在Python应用程序内部进行数据持久化或进程间通信时非常方便。缺点也很明显，它不具备跨语言兼容性，你不能用Java或JavaScript程序去解析

pickle

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数据。而且，如前所述，它的安全性是个大问题。

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JSON（JavaScript Object Notation）则是一种轻量级的数据交换格式，它最初来源于JavaScript，但现在已经成为事实上的通用数据交换标准。JSON的特点是人类可读性强、跨语言兼容性好。它支持基本的数据类型，如字符串、数字、布尔值、列表和字典（对象），但不支持序列化复杂的对象实例、函数或Python特有的数据结构。如果你需要将数据从Python发送给Web前端（JavaScript）、或者与其他编程语言的服务进行通信，JSON是首选。它简单、安全（因为它只表示数据，不包含代码），但对于Python对象内部的复杂性，它就无能为力了。

YAML（YAML Ain't Markup Language）可以看作是JSON的一个超集，它同样是人类可读且跨语言兼容的。YAML的语法比JSON更简洁，更适合作为配置文件。它也支持类似JSON的基本数据类型和结构，并且可以表示更复杂的嵌套和引用。在某些方面，YAML比JSON更强大，例如它支持注释，并且对列表和字典的表示方式更加灵活。然而，和JSON一样，YAML也无法序列化Python特有的对象实例、函数等。它主要用于配置文件、数据交换，尤其是在需要高度可读性的场景。

简而言之：

pickle
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：Python内部对象持久化和传输的利器，功能强大，但仅限Python，且存在严重安全风险。
JSON：跨语言数据交换的通用标准，简单、安全、人类可读，但功能受限，无法处理复杂Python对象。
YAML：配置文件和数据交换的优雅选择，比JSON更强大、更易读，但同样无法处理复杂Python对象。

选择哪种方式，完全取决于你的具体需求和应用场景。

处理大型Python对象时，Pickle的性能和内存占用如何优化？

当我们需要序列化和反序列化大型Python对象时，性能和内存占用确实是需要仔细考虑的问题。我曾经遇到过因为

pickle

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大对象导致内存飙升，甚至OOM（Out Of Memory）的情况，这可不是什么愉快的经历。

首先，选择合适的

pickle

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协议版本至关重要。

pickle

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模块提供了多个协议版本，较新的协议通常在性能和序列化大小上都有显著改进。例如，协议4（Python 3.4+）和协议5（Python 3.8+）比旧版本更高效，尤其是在处理大型数据结构时。

import pickle
import sys

large_list = list(range(1000000)) # 一个一百万元素的列表

# 使用默认协议（通常是最高协议）
pickled_default = pickle.dumps(large_list)
print(f"Default protocol size: {sys.getsizeof(pickled_default)} bytes")

# 明确使用协议4
pickled_protocol_4 = pickle.dumps(large_list, protocol=4)
print(f"Protocol 4 size: {sys.getsizeof(pickled_protocol_4)} bytes")

# 明确使用协议5 (如果Python版本支持)
if sys.version_info >= (3, 8):
    pickled_protocol_5 = pickle.dumps(large_list, protocol=5)
    print(f"Protocol 5 size: {sys.getsizeof(pickled_protocol_5)} bytes")

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通过指定

protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL

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，可以确保总是使用当前Python版本支持的最优协议。

其次，控制序列化内容。不是对象的所有属性都必须被序列化。有时候，一个对象可能包含一些瞬态（transient）的数据，或者一些可以通过其他方式重建的数据。通过实现

__getstate__

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和

__setstate__

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方法，我们可以精确地控制

pickle

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在序列化和反序列化时包含哪些数据。

import pickle

class DataProcessor:
    def __init__(self, data_source):
        self.raw_data = data_source # 假设这是个巨大的原始数据
        self.processed_cache = None # 这是一个计算结果，可以重新生成

    def process(self):
        if self.processed_cache is None:
            print("Processing raw data...")
            self.processed_cache = [x * 2 for x in self.raw_data] # 模拟耗时计算
        return self.processed_cache

    def __getstate__(self):
        # 只序列化 raw_data，不序列化 processed_cache
        # 这样可以减少序列化大小，并在反序列化后按需重新计算
        state = {'raw_data': self.raw_data}
        return state

    def __setstate__(self, state):
        self.raw_data = state['raw_data']
        self.processed_cache = None # 反序列化后，缓存清空，按需重新计算

# 创建一个处理器实例
processor = DataProcessor(list(range(10000)))
processor.process() # 第一次计算并缓存

# 序列化
pickled_processor = pickle.dumps(processor)
print(f"Pickled processor size: {sys.getsizeof(pickled_processor)} bytes")

# 反序列化
deserialized_processor = pickle.loads(pickled_processor)
print(f"Deserialized processor raw_data length: {len(deserialized_processor.raw_data)}")
# 此时 processed_cache 应该为 None
print(f"Deserialized processor processed_cache is None: {deserialized_processor.processed_cache is None}")
deserialized_processor.process() # 再次调用时会重新计算

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这种方式特别适用于那些缓存了大量计算结果的对象，或者包含文件句柄、网络连接等不可序列化资源的场景。

最后，考虑使用专门的库。对于大型的NumPy数组、Pandas DataFrame等科学计算数据，