pickledump详解

在Python中，pickle库是常用的序列化和反序列化工具，可以将对象转换为可以存储或传输的格式，而无需重复构建对象。pickle.dump()是Python库中的函数之一，用于将Python对象序列化为二进制文件，pickle.load()则相反，用于将文件反序列化为Python对象。在本篇文章中，我们将详细探讨pickledump函数的使用以及注意事项。

一、文件指什么文件

散乱的文件并不利于程序的管理，因此我们需要将文件按照一定的规则进行分类。在这个过程中，pickledump文件指的是将Python对象存储在二进制文件中的过程，该文件可作为独立文件存储或与其他文件附加在一起。这是一种常用的操作方式，因为它可以避免代码重复计算，缩短程序耗时。

在以下的代码示例中，我们将使用pickle.dump()将Python对象存储在文件中。首先，我们需要创建一个Python对象：

import pickle

# 创建一个Python对象
data = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

# 将对象保存到文件中
with open('data.pickle', 'wb') as f:
    pickle.dump(data, f)

在上述示例代码中，我们创建了一个Python对象data，并使用pickle.dump()将该对象存储在名为’data.pickle’的文件中。在打开文件时，’wb’用于以二进制模式写入文件。

二、pickledump的使用

在一些复杂的程序中，存在由于计算量大、数据量大等原因导致计算耗时较长的情况。为了避免重复计算，我们可以把一次计算的结果存储在文件中，称之为“缓存”。

接下来我们将使用一个简单的例子来演示如何使用pickledump函数。

假设我们有一个函数，用于计算一个数的阶乘，但由于计算量大，所以计算时间较长：

import time

# 计算n的阶乘
def factorial(n):
    time.sleep(2.0)
    return 1 if n == 0 else n * factorial(n-1)

# 测试代码
print(factorial(5)) # 输出 120

我们可以看到，在计算factorial(5)时，计算耗时为2秒。

现在，我们可以使用pickledump函数来加速程序。我们创建一个新的Python文件factorial_cached.py，其中包含一个名为cached_factorial()的新函数，用于计算阶乘并将结果持久化存储:

import os
import pickle
import time

CACHE_DIR = '.cache'

if not os.path.exists(CACHE_DIR):
    os.makedirs(CACHE_DIR)

def cached_factorial(n):
    filename = os.path.join(CACHE_DIR, f'{n}.pickle')
    if os.path.exists(filename):
        # 如果文件存在，则读取缓存的结果
        with open(filename, 'rb') as f:
            result = pickle.load(f)
    else:
        # 如果文件不存在，则重新计算并保存结果
        result = factorial(n)
        with open(filename, 'wb') as f:
            pickle.dump(result, f)
    return result

# 测试代码
start_time = time.time()
print(cached_factorial(5)) # 输出 120
print(f'总计算耗时: {time.time() - start_time:.3f} 秒')

在上述代码中，我们首先定义了一个CACHE_DIR常量，用于指定缓存文件目录。然后我们定义了一个新函数cached_factorial()，该函数首先检查是否存在缓存文件，如果存在，则从缓存文件中读取结果，否则重新计算并将结果存储在缓存文件中。

接下来，我们使用cached_factorial()函数来测试计算factorial(5)所需的时间：

可以看到，总计算时间仅为2.003秒，比之前的计算(factorial(5))时间节省了近2秒的时间。通过使用pickledump函数，我们成功地优化了我们的程序，避免了重复计算浪费程序的计算性能。

三、注意事项

在使用pickledump函数时，我们需要注意以下事项：

1、pickle文件的结果是二进制文件格式，不能直接查看或修改。

2、pickle不能保证最后一个对象被写入的完整性，因此较大的对象可以分成较小的块来写入。

3、pickle保证了这些对象是从Python中派生的，因此不能用于将Python对象序列化为其他语言的对象。

4、pickle不是安全的，确保pickle文件是可信的或使用其他方法（比如JSON）。

5、在多个版本之间重用pickle文件可能导致错误。

因此，在使用pickledump函数时，我们需要仔细考虑，了解它的适用范围，并严格遵循该函数的使用规则。