python实现在pickling的时候压缩的方法

当我们在将Python对象进行序列化保存成文件或进行网络传递时，可以使用pickle模块来进行序列化，它能够将Python对象转化为字节流，然后再将字节流反序列化为Python对象。pickle模块能够序列化的对象类型非常丰富，包括但不限于Python内置的数据类型、用户自定义类、函数等等。在使用pickle模块进行序列化时，我们可以选择是否压缩序列化后的字节流，以节省存储空间或网络传输带宽。接下来我们就来详细讲解如何在Python中使用压缩的方式进行对象序列化。

代码示例

import pickle
import zlib

data = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}  # 要序列化的数据

# 不压缩序列化
serialized_data = pickle.dumps(data)
print(serialized_data)

# 压缩序列化
compressed_data = zlib.compress(pickle.dumps(data))
print(compressed_data)

# 解压缩反序列化
uncompressed_data = pickle.loads(zlib.decompress(compressed_data))
print(uncompressed_data)

zlib库

压缩序列化主要使用Python内置的zlib库，它支持LZ77压缩算法和Huffman编码算法。我们可以将序列化后的字节流先通过zlib.compress()函数进行压缩，再通过zlib.decompress()函数进行解压缩。需要注意的是，压缩序列化后的字节流还需要使用pickle.loads()函数进行反序列化。

示例说明

在上面的示例中，我们首先定义了一个字典类型的数据data，接着使用pickle.dumps()函数将data序列化成字节流，不使用压缩的方式。我们将序列化后的结果打印出来，可以看到它非常的杂乱无章，因为字节流存储的是数据的底层表示形式。接着我们再次使用pickle.dumps()函数对data进行序列化，但是这次我们使用zlib.compress()函数将序列化后的字节流进行压缩。同样将压缩后的结果进行打印，可以看到这次的结果长度明显减小了。最后我们使用zlib.decompress()函数进行解压缩操作，并使用pickle.loads()函数进行反序列化。将解压缩后的数据打印出来，我们可以发现它与原始的字典数据data一致，表示成功地进行了压缩序列化和反序列化过程。