• pickle模块实现了数据序列和反序列化。
• pickle模块使用的数据格式是python专用的,能够把Python对象直接保存到文件，而不须要把他们转化为字符串，也不用底层的文件访问操作把它们写入到一个二进制文件中。

1. pickle.dump(obj, file, [,protocol])

函数的功能：接受一个文件句柄和一个数据对象作为參数，把数据对象obj以特定的格式保存到给定的文件file里。

 参数:

• obj：想要序列化的obj对象。
• file:文件名称。
• protocol：序列化使用的协议。如果该项省略，则默认为0。如果为负值或HIGHEST_PROTOCOL，则使用最高的协议版本。

示例代码：

import pickle

# 序列号文件
obj = 123, 'xyz', '您好', ['aaa', 'bbb'], {"key": "value", "key1": "value1"}, {123, 456}
print(obj)

# 写入文件
# f = open("./pickle.txt", 'w')  # TypeError: write() argument must be str, not bytes
f = open("./pickle.txt", 'wb')  # TypeError: write() argument must be str, not bytes
pickle.dump(obj, f)
f.close()

运行结果：

示例代码2：  【循环多次写入文件】

import pickle

# 循环多次写入文件
f = open("./pickle.txt", 'ab')  # TypeError: write() argument must be str, not bytes
for i in range(5):
    # 序列号文件
    obj = i, 'xyz', '您好', ['aaa', 'bbb'], {"key": "value", "key1": "value1"}, {123, 456}
    print(obj)
    pickle.dump(obj, f)
f.close()

运行结果：

2.pickle.load(file)

函数的功能：将file中的对象序列化读出。

 参数：

• file：文件名称。

示例代码：

import pickle

# 读取文件
# f = open("./pickle.txt", "r")  # UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0x80 in position 0: illegal multibyte sequence
f = open("./pickle.txt", "rb")
data = pickle.load(f)
print(data)
f.close()

运行结果：

示例代码2：【循环多次读取文件】

import pickle

# 读取文件
f = open("./pickle.txt", "rb")
for i in range(3):
    data = pickle.load(f)
    print(data)
f.close()

运行结果：

注意：当多次使用pickle.dump()写入时，使用pickle.load()一次只能读取一次写入的内容。

3.pickle.dumps(obj[, protocol])

函数的功能：将obj对象序列化为string形式，而不是存入文件中。

 参数：

• obj：想要序列化的obj对象。
• protocal：如果该项省略，则默认为0。如果为负值或HIGHEST_PROTOCOL，则使用最高的协议版本。

示例代码：

import pickle

# 序列号文件
obj = 123, 'xyz', '您好', ['aaa', 'bbb'], {"key": "value", "key1": "value1"}, {123, 456}
print(obj)

s = pickle.dumps(obj)
print(s)

运行结果：

4.pickle.loads(string)

函数的功能：从string中读出序列化前的obj对象。

 参数：

• string：文件名称。

示例代码：

import pickle

# 序列号文件
obj = 123, 'xyz', '您好', ['aaa', 'bbb'], {"key": "value", "key1": "value1"}, {123, 456}
print(obj)

# dumps
s = pickle.dumps(obj)
print(s)

# loads
res = pickle.loads(s)
print(res)

运行结果：