python pickle 模块的使用以及2种典型报错处理

用于序列化的两个模块

json：用于字符串和Python数据类型间进行转换 　　pickle: 用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换 　　json提供四个功能：dumps,dump,loads,load 　　pickle提供四个功能：dumps,dump,loads,load

pickle可以存储什么类型的数据呢？

所有python支持的原生类型：布尔值，整数，浮点数，复数，字符串，字节，None。 由任何原生类型组成的列表，元组，字典和集合。 函数，类，类的实例

pickle模块中常用的方法有：

1. pickle.dump(obj, file, protocol=None,) 必填参数obj表示将要封装的对象 必填参数file表示obj要写入的文件对象，file必须以二进制可写模式打开，即“wb” 可选参数protocol表示告知pickler使用的协议，支持的协议有0,1,2,3,4 , 默认的协议是添加在Python 3中的协议3。
2. pickle.load(file,*,fix_imports=True, encoding="ASCII", errors="strict") 必填参数file必须以二进制可读模式打开，即“rb”，其他都为可选参数
3. pickle.dumps(obj, protocol=None)：以字节对象形式返回封装的对象，不需要写入文件中
4. pickle.loads(bytes_object): 从字节对象中读取被封装的对象，并返回

简单实用示例

# dumps功能
import pickle
data = ['aa', 'bb', 'cc']
# dumps 将数据通过特殊的形式转换为只有python语言认识的字符串
p_str = pickle.dumps(data)
print(p_str)

# loads功能
# loads  将pickle数据转换为python的数据结构
ret = pickle.loads(p_str)
print(ret)

 # dump功能
# dump 将数据通过特殊的形式转换为只有python语言认识的字符串，并写入文件
with open('data.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(data, f)

# load功能
# load 从数据文件中读取数据，并转换为python的数据结构
with open('data.pkl', 'rb') as f:
    data = pickle.load(f)

#输出结果
b'\x80\x03]q\x00(X\x02\x00\x00\x00aaq\x01X\x02\x00\x00\x00bbq\x02X\x02\x00\x00\x00ccq\x03e.'
['aa', 'bb', 'cc']

注意 ！注意！！注意！！！重要的事情说三遍 如果要保存的信息是原生数据类型时，以上实用完全可以满足要求，

一、只能加载一次：EOFError: Ran out of input

错误信息

报错原因，数据提前解析

错误代码

二、保存的数据为类对象时需要注意路径问题：

实用时错误产生原因，

用pickledumps()封装类对象，并将数据保存至阿里云，然后用在另一个服务解析数据，导致我数据能拿到，但不能正确解析出类对象，后来发现是缺少了对应的类对象，并且类对象要和打包时的类对象路径保持一致

pickle.dumps()或pickle.dump()封装时，会根据你所加载的类对象对数据进行对象化，同时也会把类对象的路径也打包进去，记录下它是根据那个目录下的哪个类进行封装的，同样解析时也要找到对应目录下的对应类进行解析还原

在同一个项目或文件中能完全使用，因为类对象路径没有变化

在另一个项目中加载pickle对象，错误信息如下： ModuleNotFoundError: No module named 'pickle_test.model' 可以打印pickle信息进行确认：

pickle信息

可以看出是要还原成目录pickle_test.model下的Person对象类型，但是找不到，所以只需要把对应的目录和类还原回去即可

还原类型