pickle 更快的数据储存方式-pickle存储

在之前的python系列推文中，我们介绍了文件读写系列函数，也介绍了诸多python中的原生数据类型，这是每一个学习python语言的人都应该掌握的知识。而如果你正逐渐将自己的数据处理工作转移到python上来，就会面临一个首要的问题————如何妥善保存python中产生的数据，如一个列表，若干个字典。很多人会选择将数据写入一个文本文档，使用时再将之读入。这固然是一种解决办法，但不够“优雅”，今天我们将会介绍一种优雅的python读写数据对象的方式：pickle模块

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对象的序列化(serialization)与反序列化(deserialization)

我们曾经提到，python中的所有数据类型(如列表、字典)的实例化(一个列表a = [1,2,3] ，一个字典dicta = {'name':'tom'})都可看作是一个对象(object)，对象通常是一种逻辑上的实体，比如一个班级名单列表，以一个list的形式给出，则它是一个对象，一个摩尔斯电码词典，以一个dict的形式给出，则它也是一个对象，当我们想将一个列表中的信息存储下来，以备下次工作时使用时，我们也许会用文件读写函数来完成，如：

classlist = ['tom','karry','bob'] 
 
with open("classlist.txt","w+") as f: 
     for name in classlist: 
         f.write(name+'\n')

通过使用读写函数，我们将该列表的内容分行写入一个名为classlist的列表中。当下次使用时再分行读入。

但python存在着专门读写python对象的方法，那就是pickle模块，用于解决对象的序列化与反序列化。所谓序列化指的是将python的对象转化为一种专门的二进制字符串，并将其以二进制形式写入一个文件中，而反序列化则是读取该二进制文件并将其转化回对象本身。这样子做有什么好处呢？最显而易见的是它的存储与读写速度会非常的快，后面我们会给出示例说明。其次创立专门的对象数据文件，可以防止数据被不小心修改，产生问题。

pickle模块在标准库内，引入pickle模块很简便。

import pickle

pickle dump

将对象转化为二进制存储文件使用的是pickle模块的dump方法，现在我们将一个长度为100的列表序列化并保存。

import random 
import pickle 
 
a = [random.random() for x in range(100)] 
 
with open("alist.pkl",'wb') as f: 
     pickle.dump(a,f)

可以看到，与一般的文件读写不同的是，我们的读写方式为wb，也就是二进制方式书写，pickle.dump方法接收两个必需的参数，***个是要序列化的对象，第二个是二进制文件句柄。执行完毕后，当前工作目录会多出来一个名为alist.pkl的文件，需要说明的是，pkl只是一个形式上的后缀名，你可以写成任何其它字符，但为了显示它是一个pickle序列化的数据对象，我们使用pkl作为标记。

pickle load

有读入就会有读取，将pkl文件读取为对象使用的是pickle模块的dump方法，现在我们将刚刚存储的数据文件读取

with open("alist.pkl",'rb') as f: 
     abak = pickle.load(f)

通过这个样子即可反序列化pkl文件，变成python的列表对象。

更快的速度与更小的体积

在***节中我们提到，使用pickle来读写对象，其效率更高，我们使用time模块验证一下

In [27]: import time 
 
In [28]: a = [random.random() for x in range(100000)] 
 
In [29]: with open("filewrite.txt",'w') as f: 
     ...:     starttime = time.time() 
     ...:     for num in a: 
     ...:         f.write(str(num)+'\n') 
     ...:     filetime = time.time() - starttime 
     ...: 
 
In [30]: filetime 
Out[30]: 0.32804441452026367 
 
In [31]: with open("pklwrite.pkl",'wb') as f: 
     ...:     starttime = time.time() 
     ...:     pickle.dump(a,f) 
     ...:     pkltime = time.time() - starttime 
     ...: 
 
In [32]: pkltime 
Out[32]: 0.10946011543273926

可以看到，对于同样读写一个长度为100000的列表对象，使用文件读写函数所花的时间是使用了pickle模块的三倍多，当文件对象越大，差距也会越大。

我们可以查看两个文件的大小，filewrite.txt 的大小为1980kb，而pklwrite.pkl仅有880kb，在分别打包为rar文件后，大小分别为863kb与780kb，这说明序列化对象同样减少了数据存储的空间，使用pickle模块存储python数据对象是既省时间又省空间的更优雅的方法。