Python 持久性管理
什么是持久性？
对象持久性
一些经过 pickle 的 Python
pickle 模块及其同类模块 cPickle 向 Python 提供了 pickle支持。后者是用 C 编码的，它具有更好的性能，对于大多数应用程序，推荐使用该模块。我们将继续讨论pickle ，但本文的示例实际是利用了 cPickle 。由于其中大多数示例要用 Python shell来显示，所以先展示一下如何导入cPickle ，并可以作为 pickle 来引用它：>>> import cPickle as pickle
pickle 模块提供了以下函数对： dumps(object) 返回一个字符串，它包含一个 pickle 格式的对象；loads(string) 返回包含在 pickle 字符串中的对象； dump(object, file) 将对象写到文件，这个文件可以是实际的物理文件，但也可以是任何类似于文件的对象，这个对象具有write() 方法，可以接受单个的字符串参数； load(file) 返回包含在 pickle 文件中的对象。dumps() 和 dump() 使用可打印的 ASCII 表示来创建pickle。两者都有一个 final 参数（可选），如果为True ，则该参数指定用更快以及更小的二进制表示来创建pickle。 loads() 和 load() 函数自动检测 pickle 是二进制格式还是文本格式。dumps() 和 loads() 函数：清单 1. dumps() 和 loads() 的演示
>>> import cPickle as pickle>>> t1 = ('this is a string', 42, [1, 2, 3], None)>>> t1('this is a string', 42, [1, 2, 3], None)>>> p1 = pickle.dumps(t1)>>> p1"(S'this is a string'/nI42/n(lp1/nI1/naI2/naI3/naNtp2/n.">>> print p1(S'this is a string'I42(lp1I1aI2aI3aNtp2.>>> t2 = pickle.loads(p1)>>> t2('this is a string', 42, [1, 2, 3], None)>>> p2 = pickle.dumps(t1, True)>>> p2'(U/x10this is a stringK*]q/x01(K/x01K/x02K/x03eNtq/x02.'>>> t3 = pickle.loads(p2)>>> t3('this is a string', 42, [1, 2, 3], None)
pickle 模块中记录了所有使用的约定。我们还应该指出，在我们的示例中使用的都是简单对象，因此使用二进制 pickle格式不会在节省空间上显示出太大的效率。然而，在实际使用复杂对象的系统中，您会看到，使用二进制格式可以在大小和速度方面带来显著的改进。dump() 和 load() ，它们使用文件和类似文件的对象。这些函数的操作非常类似于我们刚才所看到的dumps() 和 loads() ，区别在于它们还有另一种能力 — dump() 函数能一个接着一个地将几个对象转储到同一个文件。随后调用load() 来以同样的顺序检索这些对象。清单 2 显示了这种能力的实际应用：清单 2. dump() 和 load() 示例
>>> a1 = 'apple'>>> b1 = {1: 'One', 2: 'Two', 3: 'Three'}>>> c1 = ['fee', 'fie', 'foe', 'fum']>>> f1 = file('temp.pkl', 'wb')>>> pickle.dump(a1, f1, True)>>> pickle.dump(b1, f1, True)>>> pickle.dump(c1, f1, True)>>> f1.close()>>> f2 = file('temp.pkl', 'rb')>>> a2 = pickle.load(f2)>>> a2'apple'>>> b2 = pickle.load(f2)>>> b2{1: 'One', 2: 'Two', 3: 'Three'}>>> c2 = pickle.load(f2)>>> c2['fee', 'fie', 'foe', 'fum']>>> f2.close()
Pickle 的威力
可移植性
pickle 模块中提供了有关目前以及所支持的格式方面的详细信息：清单 3. 检索所支持的格式
多个引用，同一对象
清单 4. 对象引用的维护
循环引用和递归引用
>清单 5. 递归引用
>>> l = [1, 2, 3]
>>> l.append(l)
>>> l
[1, 2, 3, [...]]
>>> l[3]
[1, 2, 3, [...]]
>>> l[3][3]
[1, 2, 3, [...]]
>>> p = pickle.dumps(l)
>>> l2 = pickle.loads(p)
>>> l2
[1, 2, 3, [...]]
>>> l2[3]
[1, 2, 3, [...]]
>>> l2[3][3]
[1, 2, 3, [...]]
清单 6. 循环引用
>>> a = [1, 2]
>>> b = [3, 4]
>>> a.append(b)
>>> a
[1, 2, [3, 4]]
>>> b.append(a)
>>> a
[1, 2, [3, 4, [...]]]
>>> b
[3, 4, [1, 2, [...]]]
>>> a[2]
[3, 4, [1, 2, [...]]]
>>> b[2]
[1, 2, [3, 4, [...]]]
>>> a[2] is b
1
>>> b[2] is a
1
>>> f = file('temp.pkl', 'w')
>>> pickle.dump((a, b), f)
>>> f.close()
>>> f = file('temp.pkl', 'r')
>>> c, d = pickle.load(f)
>>> f.close()
>>> c
[1, 2, [3, 4, [...]]]
>>> d
[3, 4, [1, 2, [...]]]
>>> c[2]
[3, 4, [1, 2, [...]]]
>>> d[2]
[1, 2, [3, 4, [...]]]
>>> c[2] is d
1
>>> d[2] is c
1
清单 7. 分别 pickle vs. 在一个元组中一起 pickle
>>> f = file('temp.pkl', 'w')
>>> pickle.dump(a, f)
>>> pickle.dump(b, f)
>>> f.close()
>>> f = file('temp.pkl', 'r')
>>> c = pickle.load(f)
>>> d = pickle.load(f)
>>> f.close()
>>> c
[1, 2, [3, 4, [...]]]
>>> d
[3, 4, [1, 2, [...]]]
>>> c[2]
[3, 4, [1, 2, [...]]]
>>> d[2]
[1, 2, [3, 4, [...]]]
>>> c[2] is d
0
>>> d[2] is c
0
相等，但并不总是相同
清单 8. 作为原来对象副本的被恢复的对象
>>> j = [1, 2, 3]
>>> k = j
>>> k is j
1
>>> x = pickle.dumps(k)
>>> y = pickle.loads(x)
>>> y
[1, 2, 3]
>>> y == k
1
>>> y is k
0
>>> y is j
0
>>> k is j
1
dump() 会使 Python 无法维护对在该单元外部进行 pickle的对象的引用。相反，Python 复制了被引用对象，并将副本和被 pickle 的对象存储在一起。对于 pickle和恢复单个对象层次结构的应用程序，这是没有问题的。但要意识到还有其它情形。pickle 和cPickle 模块提供了一个 Pickler （与此相对应是 Unpickler ），它能够跟踪已经被pickle 的对象。通过使用这个Pickler ，将会通过引用而不是通过值来 pickle 共享和循环引用：清单 9. 维护分别 pickle 的对象间的引用
>>> f = file('temp.pkl', 'w')
>>> pickler = pickle.Pickler(f)
>>> pickler.dump(a)
<cPickle.Pickler object at 0x89b0bb8>
>>> pickler.dump(b)
<cPickle.Pickler object at 0x89b0bb8>
>>> f.close()
>>> f = file('temp.pkl', 'r')
>>> unpickler = pickle.Unpickler(f)
>>> c = unpickler.load()
>>> d = unpickler.load()
>>> c[2]
[3, 4, [1, 2, [...]]]
>>> d[2]
[1, 2, [3, 4, [...]]]
>>> c[2] is d
1
>>> d[2] is c
1
不可 pickle 的对象
清单 10. 试图 pickle 文件对象的结果
>>> f = file('temp.pkl', 'w')
>>> p = pickle.dumps(f)
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in ?
File "/usr/lib/python2.2/copy_reg.py", line 57, in _reduce
raise TypeError, "can't pickle %s objects" % base.__name__
TypeError: can't pickle file objects
类实例
_dict_ 属性）和类的名称，而不会 pickle 类的代码。当 Python unpickle类的实例时，它会试图使用在 pickle 该实例时的确切的类名称和模块名称（包括任何包的路径前缀）导入包含该类定义的模块。另外要注意，类定义必须出现在模块的最顶层，这意味着它们不能是嵌套的类（在其它类或函数中定义的类）。_init_() 方法。相反，Python 创建一个通用类实例，并应用已进行过 pickle的实例属性，同时设置该实例的_class_ 属性，使其指向原来的类。copy_reg 模块的 _reconstructor() 函数来恢复新型类的实例。_getstate_() 和 _setstate_() ，在保存和恢复类实例的状态信息期间，Python会调用这些方法。在以下几节中，我们会看到一些示例利用了这些特殊的方法。persist.py 的 Python模块，它包含以下新型类的定义：清单 11. 新型类的定义
class Foo(object):
def __init__(self, value):
self.value = value
Foo 实例，并看一下它的表示：清单 12. pickle Foo 实例
>>> import cPickle as pickle
>>> from Orbtech.examples.persist import Foo
>>> foo = Foo('What is a Foo?')
>>> p = pickle.dumps(foo)
>>> print p
ccopy_reg
_reconstructor
p1
(cOrbtech.examples.persist
Foo
p2
c__builtin__
object
p3
NtRp4
(dp5
S'value'
p6
S'What is a Foo?'
sb.
>>>
Foo 和全限定的模块名称 Orbtech.examples.persist 都存储在 pickle中。如果将这个实例 pickle 成一个文件，稍后再 unpickle它或在另一台机器上 unpickle，则 Python 会试图导入Orbtech.examples.persist 模块，如果不能导入，则会抛出异常。如果重命名该类和该模块或者将该模块移到另一个目录，则也会发生类似的错误。Foo 类，然后试图装入先前进行过pickle 的 Foo 实例时会发生该错误：清单 13. 试图装入一个被重命名的 Foo 类的经过 pickle 的实例
>>> import cPickle as pickle
>>> f = file('temp.pkl', 'r')
>>> foo = pickle.load(f)
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in ?
AttributeError: 'module' object has no attribute 'Foo'
persist.py 模块之后，也会发生类似的错误：清单 14. 试图装入一个被重命名的 persist.py 模块的经过 pickle 的实例
>>> import cPickle as pickle
>>> f = file('temp.pkl', 'r')
>>> foo = pickle.load(f)
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in ?
ImportError: No module named persist
特殊的状态方法
_getstate_() 和_setstate_() ）来修改类实例的状态。这里有一个 Foo 类的示例，我们已经对它进行了修改以处理文件对象属性：清单 15. 处理不能 pickle 的实例属性
class Foo(object):
def __init__(self, value, filename):
self.value = value
self.logfile = file(filename, 'w')
def __getstate__(self):
"""Return state values to be pickled."""
f = self.logfile
return (self.value, f.name, f.tell())
def __setstate__(self, state):
"""Restore state from the unpickled state values."""
self.value, name, position = state
f = file(name, 'w')
f.seek(position)
self.logfile = f
Foo 的实例时，Python 将只 pickle 当它调用该实例的 _getstate_() 方法时返回给它的值。类似的，在 unpickle 时，Python 将提供经过 unpickle 的值作为参数传递给实例的_setstate_() 方法。在 _setstate_() 方法内，可以根据经过 pickle 的名称和位置信息来重建文件对象，并将该文件对象分配给这个实例的logfile 属性。模式改进
类名的更改
NewClassName ，将以下方法添加到原来类的定义中：清单 16. 更改类名：添加到原来类定义的方法
def __setstate__(self, state):
self.__dict__.update(state)
self.__class__ = NewClassName
_setstate_() 方法，同时将给新的类定义重新分配该实例的_class_ 属性。一旦确定所有现有的实例都已经 unpickle、更新和重新 pickle 后，可以从源代码模块中除去旧的类定义。属性的添加和删除
_getstate_() 和 _setstate_() 再一次使我们能控制每个实例的状态，并使我们有机会处理实例属性中的更改。让我们看一个简单的类的定义，我们将向其添加和除去一些属性。这是是最初的定义：清单 17. 最初的类定义
class Person(object):
def __init__(self, firstname, lastname):
self.firstname = firstname
self.lastname = lastname
Person 的实例，现在我们决定真的只想存储一个名称属性，而不是分别存储姓和名。这里有一种方式可以更改类的定义，它将先前经过pickle 的实例迁移到新的定义：清单 18. 新的类定义
class Person(object):
def __init__(self, fullname):
self.fullname = fullname
def __setstate__(self, state):
if 'fullname' not in state:
first = ''
last = ''
if 'firstname' in state:
first = state['firstname']
del state['firstname']
if 'lastname' in state:
last = state['lastname']
del state['lastname']
self.fullname = " ".join([first, last]).strip()
self.__dict__.update(state)
fullname ，并除去了两个现有的属性 firstname 和 lastname 。当对先前进行过 pickle 的实例执行 unpickle 时，其先前进行过 pickle的状态会作为字典传递给 _setstate_() ，它将包括firstname 和 lastname 属性的值。接下来，将这两个值组合起来，并将它们分配给新属性 fullname 。在这个过程中，我们删除了状态字典中旧的属性。更新和重新 pickle先前进行过 pickle 的所有实例之后，现在可以从类定义中除去_setstate_() 方法。模块的修改
结束语
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