Python的pickle库的简单使用

pickle 是 Python 中用于序列化和反序列化对象的标准库。它可以将对象转换为字节流，以便在存储或传输过程中使用，也可以将字节流重新转换回原始对象。

基本使用方法如下：

1. 序列化对象：将对象转换为字节流的过程称为序列化。可以使用 pickle.dump() 函数将对象序列化并写入文件，或使用 pickle.dumps() 函数将对象序列化为字节流。

   pickle.dump(obj, file)：将对象 obj 序列化并写入文件 file 中。
   pickle.dumps(obj)：将对象 obj 序列化为字节流。

   例如，将一个字典对象序列化为文件：

   data = {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"} 
   with open("data.pkl", "wb") as f: 
       pickle.dump(data, f)

2. 反序列化对象：将字节流转换回对象的过程称为反序列化。可以使用 pickle.load() 函数从文件中反序列化对象，或使用 pickle.loads() 函数从字节流中反序列化对象。

   pickle.load(file)：从文件 file 中读取序列化的对象并进行反序列化。
   pickle.loads(bytes)：从字节流 bytes 中反序列化对象。

   例如，从文件中反序列化一个字典对象：

   with open("data.pkl", "rb") as f: 
       data = pickle.load(f) 
       print(data) 
       # 输出: {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}

3. 注意事项：

• 序列化和反序列化的对象可以是 Python 中的大多数数据类型，例如整数、字符串、列表、字典等。
• pickle 序列化的数据是 Python 特定的，其他语言可能无法读取。
• 在序列化和反序列化过程中，要确保文件以二进制模式打开（使用 "wb" 和 "rb" 模式）。

这是 pickle 库的简要介绍和基本使用方法。它在 Python 中常用于对象的持久化存储、进程间通信等场景。