python的pickle和shelve模块

python中用于序列化的模块总结

 

 

目录

pickle模块

shelve模块

xml模块

 

 

 

pickle模块

 

介绍

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Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样,就是它只能用于Python,并且可能不同版本的Python彼此都不兼容,因此,只能用Pickle保存那些不重要的数据,不能成功地反序列化也没关系,所以只用在数据存储上,但是json能做数据传输和存储。<br>优点就是支持的数据类型多,能序列化函数、类。

 

  

使用

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json会把数据转为字符串
pickle会把数据转为字节类型的数据<br><br><br>四个方法<br>pickle.dumps() <br>pickle.dump()<br>pickle.load()<br>pickle.load()<br>四个方法的使用方法和json模块一样<br>具体可以结合json模块一起学习<br><a href="https://www.cnblogs.com/-wenli/p/10187130.html" target="_blank">https://www.cnblogs.com/-wenli/p/10187130.html</a>

 

 

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#存储数据<br><br>import pickle
 
dic={'name':'linlin','age':18}
 
data1 = pickle.dumps(dic) #序列化
 
f = open('file1','wb') #存储
 
f.write(data1)
 
f.close()

 

运行结果:

可以看到存储到文件的数据,我们是看不懂的,不同于json

 

 

 

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#读取数据<br><br>import pickle
f = open('file1','rb')
 
data2=f.read()
data2=pickle.loads(data2)#反序列化
print(data2)
key_value=data2['name']
print(key_value)
f.close()

  

运行结果:

 

 

 

 

 

shelve模块

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shelve类似于一个存储持久化对象的持久化字典,即字典文件。
 
使用方法也类似于字典。<br><br>shelve模块可以当成一个轻量的数据库db,将数据以字典的类型(key,value)通过文件持久化,模拟出简单的db效果。

  

存储数据

注意:shelve模块有个限制,它不支持多个应用同一时间往同一个DB(文件)进行写操作。

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import shelve
db1 = shelve.open('file') #打开一个文件
db1['dic'] = {'int':12, 'float':2.5, 'string':'shelve db'} <br>#这里dic为key,key必须为字符串,而值可以是python所支持的数据类型
#直接对文件句柄[key]操作,就可以存入数据
db1.close()

 

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且重要的是它还会直接在打开的当前目录生成三个文件:
file.bak
file.dat
file.dir<br>其中shelve.db1.dat 存储的就是b字节数据类型的数据, bak和dir后缀的就可能是和数据库相关的设计缓存之类的东西。

  

 

读取数据

注意:取出数据的时候也只需要直接用字典的操作方法获取即可,但是如果key不存在会报错

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import shelve
f = shelve.open('file') #打开一个文件<br><br>#第一种方式<br>print(f.get('dic')['int']) #12print(f.get('dic')['float']) #2.5print(f.get('dic')['string']) #shelve db<br><br><br>#第二种方式print(f['dic']['int'])#12print(f['dic']['float']) #2.5<br><br>print(f['dic']['string']) #shelve db

 

 

修改数据

 

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由于shelve在默认情况下是不会记录对持久化对象(字典下的键的值-条目)做出修改的,
所以在shelve.open()时候需要修改默认参数writeback=True,
否则对象的条目修改不会'拷贝回写'来进行保存。<br><br>当试图让shelve去自动捕获对象的变化时,应当在打开shelf的时候将writeback设置为True。<br>而将writeback这个flag设置为True以后,shelf将会将所有从DB中读取的对象存放到一个内存缓存。<br>当close() shelf的时候,缓存中所有的对象会被重新写入DB。<br><br>

 

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#第一种方法<br>#修改键值<br>import shelve
f = shelve.open('file',writeback=True) #打开一个文件
 
data=f['dic']['int']
data = 10
f.close() #这里一定要关闭文件,才能读取到修改后的值
print(data) #10<br><br><br><br>#添加列表值import shelve<br>list1 = ['tie', 'le', 'yu']<br># 既然最终生成的文件会是dat格式的,何不一开始就指定后缀是dat<br>db2 = shelve.open('shelve_db2.dat')<br>db2['lis'] = list1<br># 文件句柄是通过字典的操作方式去拿里面的键值对,lis这个键对应的值是一个列表<br>db2['lis'].append('mao')<br># 而此列表增加一个字符串元素后再打印,感觉不出有发生增加的变化<br>print(type(db2['lis']), db2['lis'])<br># 返回列表:['tie', 'le', 'yu']<br>#这里返回的结果没有'mao',因为没有写回。

 

 

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#第二种方法<br>import shelve
f = shelve.open('file') #打开一个文件
temp=f['dic'] #从文件中读取之前存储的对象
temp['int']=12 #直接对对象进行修改
f['dic']=temp #重新存储至字典文件对象中
print(f['dic']) #{'int': 12, 'float': 2.5, 'string': 'shelve db'}

  

总结

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第一种方法shelve会将所有从DB中读取的对象存放到一个内存缓存,当close() shelf的时候,缓存中所有的对象会被重新写入DB,所以一定要关闭文件,重新读取才能生效

  

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writeback方式有优点也有缺点
 
优点是减少了我们出错的概率,且让对象的持久化对用户更加的透明了
但这种方式并不是所有的情况下都需要
首先,使用writeback以后,shelf在open()的时候会增加额外的内存消耗
并且当DB在close()的时候会将缓存中的每一个对象都写入到DB,这也会带来额外的等待时间
因为shelve没有办法知道缓存中哪些对象修改了,哪些对象没有修改,因此所有的对象都会被写入

  

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第二种方法通过中间变量实现了修改,这种属于直接赋值和拷贝写回无关,会生效,新值覆盖旧值

 

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所以我们一定要弄明白一件事情
从shelve的db文件中重新再访问一个key拿的是它的拷贝
修改此拷贝后不做拷贝写回并不影响原来的key
但你要是直接做的操作是赋值新的值到一个key里,那肯定就是指向原来的key,会被覆盖的
而这种赋值覆盖对于shelve来说这是一个正常的行为阿
和键中的值看起来不能被修改一事并不矛盾

  

 

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