python cPickle 与 pickle模块序列化详解-猿码集

1. 序列化的概念和作用

序列化是将对象转化为二进制或文本格式，以便于传输或存储。序列化过程中，对象中的属性和方法信息被转化为二进制或文本数据，通过网络传输或存储到本地文件中，从而实现数据的持久化。在Python语言中，序列化的作用非常重要，因为Python作为一种高级语言，其数据类型和结构非常复杂，对于某些数据，结构化存储明显优于普通的文本文件。

2. Python中的pickle模块

2.1 pickle模块简介

Python中的pickle模块是Python标准库中一个非常重要的模块，其提供了一种对Python对象进行序列化和反序列化的方案。pickle模块可以将一个对象转化为二进制编码，也可以将一个二进制编码重新转化为相应的Python对象。

2.2 pickle模块的基本使用方法

使用pickle模块可以非常方便地实现Python对象的序列化和反序列化，示例如下：

import pickle
# 声明一个Python对象
person = {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'}
# 对象序列化
with open('person.pickle', 'wb') as f:
    pickle.dump(person, f)
# 对象反序列化
with open('person.pickle', 'rb') as f:
    new_person = pickle.load(f)
# 输出反序列化后的对象
print(new_person)

在上面的示例中，我们使用pickle模块将一个Python字典对象进行了序列化，并将其存储到本地文件中，然后再将其反序列化为Python字典对象。在反序列化后，我们可以随时访问其属性和方法。

2.3 pickle模块的局限性

尽管pickle模块在Python中是一个非常重要的模块，但是其有一些局限性，主要体现在以下几个方面：

pickle模块只能序列化Python语言中的基本数据类型、类实例以及其它能够被pickle模块直接序列化的对象。

由于pickle模块的序列化格式采用的是二进制编码，因此在不同的Python版本之间可能存在不兼容的问题。

相对于JSON、XML等开放标准的序列化格式，pickle的缺点在于，它是Python特有的序列化格式，因此对于其它编程语言而言，可能不容易读取和解析。

pickle模块在序列化大量数据时性能较低，不适用于序列化大规模数据。

3. cPickle模块的介绍和使用方法

3.1 cPickle模块的基本介绍

cPickle模块和pickle模块非常类似，只不过是在pickle模块的基础上进行了优化，提高了序列化和反序列化的速度。cPickle模块是C语言实现的，和pickle模块相比，在序列化较大的数据时性能表现非常突出。因此，当需要进行大数据量的序列化操作时，建议使用cPickle模块。

3.2 cPickle模块的使用方法

使用cPickle模块的基本方法和pickle模块一样，只不过需要将import语句从"import pickle"改为"import cPickle"。示例如下：

import cPickle
# 声明一个Python对象
person = {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'}
# 对象序列化
with open('person.pickle', 'wb') as f:
    cPickle.dump(person, f)
# 对象反序列化
with open('person.pickle', 'rb') as f:
    new_person = cPickle.load(f)
# 输出反序列化后的对象
print(new_person)

与pickle模块类似，我们可以将一个Python字典对象进行序列化，并将其存储到本地文件中，然后再将其反序列化为Python字典对象。需要注意的是，在使用cPickle模块进行大数据量的序列化时，建议使用with语句打开文件，以免在序列化数据中途出错而导致数据损坏或丢失。

4. pickle模块与cPickle模块的对比

4.1 性能对比

在比较pickle模块和cPickle模块的性能时，我们可以使用Python中的timeit模块进行测试。测试代码如下：

import timeit
# 测试pickle模块序列化性能
def test_pickle():
    import pickle
    data = []
    for i in range(10000):
        data.append({'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'})
    with open('pickle_test.pickle', 'wb') as f:
        pickle.dump(data, f)
# 测试cPickle模块序列化性能
def test_cpickle():
    import cPickle
    data = []
    for i in range(10000):
        data.append({'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'})
    with open('cpickle_test.pickle', 'wb') as f:
        cPickle.dump(data, f)
# 测试pickle模块反序列化性能
def test_pickle_load():
    import pickle
    with open('pickle_test.pickle', 'rb') as f:
        data = pickle.load(f)
# 测试cPickle模块反序列化性能
def test_cpickle_load():
    import cPickle
    with open('cpickle_test.pickle', 'rb') as f:
        data = cPickle.load(f)
# 测试时间
print('pickle序列化时间：', timeit.timeit(test_pickle, number=100))
print('cPickle序列化时间：', timeit.timeit(test_cpickle, number=100))
print('pickle反序列化时间：', timeit.timeit(test_pickle_load, number=100))
print('cPickle反序列化时间：', timeit.timeit(test_cpickle_load, number=100))

在进行性能测试时，我们将对象序列化10000次，并将序列化后的数据存储到本地文件中。测试结果表明，cPickle模块在序列化和反序列化性能方面都远远优于pickle模块。

4.2 序列化格式的对比

pickle和cPickle序列化出来的数据，其格式是相同的。pickle模块使用的和cPickle模块一样的序列化算法，二进制数据格式也是一样的。

总结

在Python中，pickle和cPickle是非常常用的两个序列化模块。pickle模块是Python标准库中的一个模块，而cPickle模块是对pickle模块的优化版，其性能和稳定性都比pickle模块更加优秀。在实际应用中，我们需要根据实际情况来选择适合的序列化方法。

pickle模块适用于序列化小规模的数据，对于大规模数据的序列化处理，建议使用cPickle模块。

python cPickle 与 pickle模块序列化详解