python中cPickle用法例子分享

下面我就为大家详细讲解一下“Python中cPickle用法例子分享”的完整攻略：

什么是cPickle

cPickle是Python中的序列化和反序列化模块，它可以将Python对象转换为二进制流（也称 Serialized）以便于在网络上传输或者存储到本地文件中，通常被用于进行远程调用、进程间通信、Web开发中的Session管理等应用场景中。

不同于Python自带的pickle模块，cPickle是使用C语言编写的，因此速度更快，而且更加高效，但是Python3中取消了cPickle，改用pickle模块，因为Python3中pickle模块本身也得到了很好的优化和改进，速度已经相对较快了。

cPickle的基本用法

cPickle模块中最主要的函数是dumps和loads，它们分别用于序列化和反序列化相关操作。

import cPickle

# 序列化
data = {'a': 123, 'b': 'hello world', 'c': [1, 2, 3]}
serialized = cPickle.dumps(data)

# 反序列化
deserialized = cPickle.loads(serialized)
print(deserialized)

在上述代码中，我们首先定义了一个包含int、str、list等各种类型的字典，然后使用cPickle.dumps函数将其序列化为一个二进制流，接着使用cPickle.loads函数将二进制流反序列化为原始的Python对象，并打印出结果。

需要注意的是，如果需要将序列化结果保存到文件中，可以使用cPickle.dump和cPickle.load函数。

import cPickle

# 序列化后保存到文件中
data = {'a': 123, 'b': 'hello world', 'c': [1, 2, 3]}
with open('data.pkl', 'wb') as f:
    cPickle.dump(data, f)

# 从文件中反序列化读取数据
with open('data.pkl', 'rb') as f:
    deserialized = cPickle.load(f)
print(deserialized)

在上述代码中，我们使用with关键字打开文件，使用cPickle.dump将数据保存到文件中，并在读取时使用cPickle.load函数将序列化的数据反序列化，最终打印出结果。同时，需要注意文件读写时分别使用'wb'和'rb'模式。

cPickle的高级应用

字典和数组是序列化时常用到的数据格式，但是在某些情况下，我们需要更加灵活和复杂的数据结构。下面以一个简单的示例为例子说明cPickle的高级用法。

import cPickle

# 定义一个类
class Person(object):
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

p1 = Person('Tom', 22)
p2 = Person('Jerry', 18)

# 定义一个包含对象的列表
persons = [p1, p2]

# 序列化
serialized = cPickle.dumps(persons)

# 反序列化
deserialized = cPickle.loads(serialized)

for p in deserialized:
    print(p.name, p.age)

在上述代码中，我们首先定义了一个Person类，然后定义了两个实例对象p1和p2，并将它们存入列表中，最后使用cPickle进行序列化和反序列化，并输出两个人的名字和年龄。此时，我们既可以将复杂的数据结构序列化，也能反序列化成正确的结果。

注意：在进行序列化和反序列化时，必须保证所有需要序列化的类和函数存在，并且被正确的导入。否则会导致反序列化出错。