在Python中如何保持对象(对象持久化)

您可以pickle在标准库中使用该模块。

以下是它的示例的基本应用：

import pickle

class Company(object):
    def __init__(self, name, value):
        self.name = name
        self.value = value

with open('company_data.pkl', 'wb') as output:
    company1 = Company('banana', 40)
    pickle.dump(company1, output, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

    company2 = Company('spam', 42)
    pickle.dump(company2, output, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

del company1
del company2

with open('company_data.pkl', 'rb') as input:
    company1 = pickle.load(input)
    print(company1.name)  # -> banana
    print(company1.value)  # -> 40

    company2 = pickle.load(input)
    print(company2.name) # -> spam
    print(company2.value)  # -> 42

您还可以编写一个简单的实用程序，如下所示，它打开一个文件并向其写入一个对象：

def save_object(obj, filename):
    with open(filename, 'wb') as output:  # Overwrites any existing file.
        pickle.dump(obj, output, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

# sample usage
save_object(company1, 'company1.pkl')

cPickle（或_pickle）vspickle

实际使用cPickle模块几乎总是优先考虑，而不是pickle因为前者是用C语言编写的，速度要快得多。它们之间存在一些细微差别，但在大多数情况下它们是等效的，C版本将提供极大的优越性能。切换到它可能不容易，只需将import语句更改为：

import cPickle as pickle

在Python 3中，cPickle重命名了_pickle，但是不再需要这样做，因为pickle模块现在自动执行 - 看看python 3中的pickle和_pickle有什么区别？。

您可以使用以下内容来确保您的代码在Python 2和3中都可用时始终使用C版本：

try:
    import cPickle as pickle
except ModuleNotFoundError:
    import pickle

数据流格式（协议）

pickle可以用几种不同的，特定于Python的格式（称为协议）读写文件。“协议版本0”是ASCII，因此是“人类可读的”。版本> 1是二进制的，可用的最高版本取决于正在使用的Python版本。默认值还取决于Python版本。在Python 2中，默认为Protocol版本0，但在Python 3.6中，它是Protocol版本3。在Python 3.x中，模块pickle.DEFAULT_PROTOCOL添加了一个，但在Python 2中不存在。

幸运的是pickle.HIGHEST_PROTOCOL，每次调用都有写入的简写（假设这是你想要的，而且你通常这样做） - 只需使用文字数字-1。所以，而不是写：

pickle.dump(obj, output, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

你可以写：

pickle.dump(obj, output, -1)

无论哪种方式，如果您创建了一个Pickler用于多个pickle操作的对象，您只需指定一次协议：

pickler = pickle.Pickler(output, -1)
pickler.dump(obj1)
pickler.dump(obj2)
   etc...

多个对象

虽然泡菜文件可以包含如上述样品中，当有这些数目不详的任何数量的腌制对象的，它往往更容易将其全部保存在某种可变大小的容器，就像一个list，tuple或dict写它们都是一次调用的文件：

tech_companies = [
    Company('Apple', 114.18), Company('Google', 908.60), Company('Microsoft', 69.18)
]
save_object(tech_companies, 'tech_companies.pkl')

并使用以下命令恢复列表及其中的所有内容：

with open('tech_companies.pkl', 'rb') as input:
    tech_companies = pickle.load(input)

主要的优点是您不需要知道保存了多少对象实例以便稍后加载它们（尽管这样做没有这些信息是可能的，它需要一些稍微专门的代码）,这是适应这里的例子：

class Company:
    def __init__(self, name, value):
        self.name = name
        self.value = value

def pickled_items(filename):
    """ Unpickle a file of pickled data. """
    with open(filename, "rb") as f:
        while True:
            try:
                yield pickle.load(f)
            except EOFError:
                break

print('Companies in pickle file:')
for company in pickled_items('company_data.pkl'):
    print('  name: {}, value: {}'.format(company.name, company.value))