Python 保存对象(数据持久性)

您可以使用标准库中的pickle模块. 下面是它在您的示例中的基本应用:

import pickle

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

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

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

del company1
del company2

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

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

您还可以定义自己的简单实用程序，如下所示，它打开一个文件并向其中写入一个对象:

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

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

使现代化

由于这是一个很受欢迎的答案，我想谈几个稍微高级的用法主题.

cPickle (or _pickle) vs pickle

实际使用cPickle模块比使用pickle模块几乎总是更可取的，因为前者是用C语言编写的，而且速度要快得多.它们之间有一些细微的差异，但在大多数情况下它们是等效的，C版本将提供非常优越的性能.切换到它再简单不过了，只需将import语句更改为:

import cPickle as pickle

在Python3中，cPickle重命名为_pickle，但不再需要这样做，因为pickle模块现在自动执行此操作-请参见What difference between pickle and _pickle in python 3?.

简而言之，当Python2和Python3中都有C版本时，您可以使用以下内容来确保代码使用C版本:

try:
    import cPickle as pickle
except ModuleNotFoundError:
    import pickle

数据流格式(协议)

pickle可以读写几种不同的、特定于Python的格式的文件，如documentation中所述，称为protocols，"协议版本0"是ASCII，因此是"人类可读的".版本>；0是二进制的，可用的最高值取决于使用的Python版本.默认值也取决于Python版本.在Python2中，默认为协议版本0，但在Python3.8.1中，默认为协议版本4.在Python 3中.x模块中添加了pickle.DEFAULT_PROTOCOL，但Python 2中没有.

幸运的是，在每个调用中都有编写pickle.HIGHEST_PROTOCOL的简写(假设这是您想要的，而且通常都是这样做的)，只需使用文字数字-1-类似于通过负索引引用序列的最后一个元素. 因此，与其写下:

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

你可以写:

pickle.dump(obj, outp, -1)

无论哪种方式，如果创建了一个用于多个pickle操作的Pickler对象，则只需指定一次协议:

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

Note:如果您所处的环境运行的是不同版本的Python，那么您可能希望显式地使用(即硬代码)所有人都可以读取的特定协议号(较新版本通常可以读取早期版本生成的文件).

多个对象

虽然泡菜文件can包含任意数量的泡菜对象，如上面的示例所示，但当它们的数量未知时，通常更容易将它们全部存储在某种大小可变的容器中，如list、tuple或dict，并在单个调用中将它们全部写入文件:

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

然后用以下方法恢复列表和其中的所有内容:

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

主要的优点是，您不需要知道保存了多少对象实例才能在以后加载它们(尽管在没有这些信息的情况下这样做是可能的，它需要一些稍微专门化的代码).请参阅相关问题Saving and loading multiple objects in pickle file?的答案，了解不同方法的详细信息.就我个人而言，我最喜欢@Lutz Prechelt的answer，这就是下面示例代码中使用的方法:

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

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

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