在英语中 pickle 名词是泡菜,动词是腌渍的意思。可以理解为把东西腌起来保存成文件,要用的时候读出来洗洗再用。
python的pickle模块实现了基本的数据序列化和反序列化。
序列化对象可以在磁盘上保存对象,并在需要的时候读取出来。任何对象都可以执行序列化操作。
pickle的本质是将Python数据还原为内存中的二进制数据,供用户转移、储存。
pickle模块通常会在2种场景下使用:
- 将Python的数据保存为磁盘上的二进制文件,需要时读取还原为Python数据,可以是可打印的基本数据(字符串、列表、字典等等),也可以是不可打印的类数据。相比之下,使用Json方式只能保存可打印的基本数据
- 将已经创建好的类数据字符串化,保存为一个变量。在程序下次运行时直接读取变量还原为类数据,省去类数据的创建过程
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1 将Python数据存储为本地文件
设计一个程序,输出产物是Excel工作簿 output.xlsx,工作簿中有一个工作表 out_sheet 是从 标准文档 input.xlsx中的 in_sheet 中复制而来。
工作表 in_sheet 的内容很庞大,难以用手动重现,通常我们会选择将 标准文档 input.xlsx 作为程序的引用素材放在工程里。程序运行过程中将工作表 in_sheet复制到工作表 out_sheet中。
如果我们要求不能明文存储 工作表 in_sheet文件,只能存储工作表对应的Worksheet()数据 ,将使用到pickle模块
① 存储过程
import pickle
from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook('input.xlsx')
ws = wb['in_sheet']
usr_copy_sheet(ws, out_ws)
obj = pickle.dumps(out_ws)
with open(file='data.txt', mode='wb') as f:
f.write(obj)
此时,ws被存储到本地文件 data.txt,打开是二进制乱码
② 加载过程
import pickle
from openpyxl.worksheet.worksheet import Worksheet
out_ws= Worksheet(parent=out_wb)
with open(file='data.txt', mode='rb') as f:
out_ws= pickle.loads(f.read())
便可以省去读取 工作表 in_sheet,复制到工作表 out_sheet等等过程
2 将Python数据存储为程序的一部分
如果我们要求 工作表 in_sheet文件的数据不但不能明文存储,还不能作为外部文件,必须作为 程序.exe 的一部分,以防丢失。有些小程序一共只有一个 exe文件,外挂一个文件不方便,此时可使用到pickle模块
① 存储过程
import pickle
from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook('input.xlsx')
ws = wb['in_sheet']
usr_copy_sheet(ws, out_ws)
obj = pickle.dumps(out_ws)
with open(file='out_sheet.py', mode='w') as f:
data = 'data=' + str(obj).replace('b\'', 'b\'\'\'') + '\'\''
f.write(data)
此时,out_ws 被存储到本地文件out_sheet.py,内容是一串二进制码:
data=b'''\x80\x04......'''
② 加载过程
将生成的 out_sheet.py 加载到程序中,直接读取数据
import pickle
from openpyxl.worksheet.worksheet import Worksheet
import out_sheet
out_ws= Worksheet(parent=out_wb)
out_ws= pickle.loads(out_sheet.data)
out_sheet.py最终会被编译为程序的一部分
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