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pickle不可序列化的python对象

pickle是Python标准库中的一个模块,用于将Python对象序列化为字节流,以便在不同的Python解释器之间进行传输或存储。然而,并非所有的Python对象都可以被pickle序列化。

在Python中,pickle可以序列化大多数的内置数据类型(如整数、浮点数、字符串、元组、列表、字典等),以及自定义的类实例。但是,以下情况下的对象是不可被pickle序列化的:

  1. 文件对象:由于文件对象具有与操作系统相关的底层实现,因此无法被pickle序列化。
  2. 网络连接对象:网络连接对象通常与底层操作系统相关,无法被pickle序列化。
  3. 进程、线程、锁等与操作系统相关的对象:这些对象通常与底层操作系统相关,无法被pickle序列化。
  4. 匿名函数和生成器:由于匿名函数和生成器的执行状态无法被序列化,因此无法被pickle序列化。
  5. 某些第三方库的特殊对象:某些第三方库可能会定义特殊的对象类型,这些对象可能无法被pickle序列化。

对于不可被pickle序列化的对象,可以考虑使用其他的序列化方式,如JSON、XML等。此外,还可以通过自定义对象的__getstate__()__setstate__()方法来控制对象的序列化和反序列化过程。

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pickle —— Python 对象序列化(python=3.8)

参考链接: copyreg —注册pickle支持函数 模块 pickle 实现了对一个 Python 对象结构二进制序列化和反序列化。...与其他 Python 模块间关系  与 marshal 间关系 Python 有一个更原始序列化模块称为 marshal,但一般地 pickle 应该是序列化 Python 对象首选。...pickle 模块与 marshal 在如下几方面显著地不同:   pickle 模块会跟踪已被序列化对象,所以该对象之后再次被引用时不会再次被序列化。marshal 不会这么做。 ...pickle 序列化格式可以在不同版本 Python 中实现向后兼容,前提是选择了合适 pickle 协议。...注解 序列化是一种比持久化更底层概念,虽然 pickle 读取和写入是文件对象,但它不处理持久对象命名问题,也不处理对持久对象并发访问(甚至更复杂)问题。

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Python序列化-pickle

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对netwrokx对象pickle序列化踩过

虽然从输出结果来看,这一次运行对象数据,和上一次对象数据一样,但其实这里两个对象是完全没有关系python建立了映射到内存对象地址,如果去打印这个地址,会发现两次存储空间截然不同。...2.标准库pickle pickle支持序列化和反系列化各种python对象,它用法也非常简单,使用dump()函数来序列化文件,使用load()函数来反序列化文件。...with open('demo.pkl','rb') as f: demo_load = pickle.load(f) pythonpickle序列化是和反序列化时不需要遵守很多规定,但也因此存在很多限制...例如:由于是python标准库,所以不能跨源,使用pickle进行序列化,只能再使用pickle。而且比起其他序列化与反序列化工具使用pickle效率并不高。...这是因为在序列化时,python会将对象所有的用到依赖,也就是自己写包和第三方库扫描一遍,把它们导入路径在写在序列化数据文件中,如我项目名称为demo,在这个项目里面我封装了一个工具tools.py

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Python序列化pickle模块使用详解

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七、python学习笔记-序列化-pickle

# pickle """ 1、pickle是一个模块 2、pickle是一个序列化工具 3、pickle支持函数类型 pickle导出函数只是变量名(函数名并非整个函数),如果导入后使用需要在该项目下有这个函数...4、pickle导出导入时是bytes类型 """ # 引入模块 import pickle # pickledumps和dump,loads和load用法和json一样 # 将字典转换成pickle...格式保存到文件 # 创建一个字典 dic = {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'} # 创建文件对象 # pickle导出时是bytes类型,使用wb f = open('pickle',...,并打印 # 创建文件对象pickle导入时是bytes类型,使用rb f = open('pickle', 'rb') # 通过pickle文件读取数据,并打印 data = f.read() print...# 创建文件对象 # pickle导出时是bytes类型,使用wb f = open('pickle_fun', 'wb') # 将字典转换成pickle格式保存到文件 data = pickle.dumps

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Python pickle模块:实现Python对象持久化存储

Python中有个序列化过程叫作 pickle,它能够实现任意对象与文本之间相互转化,也可以实现任意对象与二进制之间相互转化。也就是说,pickle 可以实现 Python 对象存储及恢复。...值得一提是,picklepython 语言一个标准模块,安装 python 同时就已经安装了 pickle 库,因此它不需要再单独安装,使用 import 将其导入到程序中,就可以直接使用。...pickle 模块提供了以下 4 个函数供我们使用: dumps():将 Python对象序列化成二进制对象,并返回; loads():读取给定二进制对象数据,并将其转换为 Python 对象;...dump():将 Python对象序列化成二进制对象,并写入文件; load():读取指定序列化数据文件,并返回对象。...: obj:要转换 Python 对象; protocol:pickle 转码协议,取值为 0、1、2、3、4,其中 0、1、2 对应 Python 早期版本,3 和 4 则对应 Python 3

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python pickle序列化R指令禁用绕过

这篇文章只是记录一下在禁用了R指令也就是reduce方法情况下如何进行pickle序列化 R指令不可情况下还能用i指令和o指令 i b'''(S'whoami' ios system .'''...F1.0 INT I I [int] push一个integer I1 NONE N null push一个None REDUCE R [callable] [tuple] R 调用一个callable对象...push一个string S 'x' UNICODE V V [unicode] push一个unicode string V 'x' APPEND a [list] [obj] a 向列表append单个对象...一个空tuple SETITEMS u [dict] MARK [[k] [v]...] u 将栈顶MARK以前元素弹出update到前一个dict }(I0\nI1\nu 参考链接 pickle...反序列化利用技巧总结:https://zhuanlan.zhihu.com/p/361349643 从零开始python序列化攻击:pickle原理解析 & 不用reduceRCE姿势:https

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Python3 使用pickle持久化对象

pickle简单使用 pickle保存对象 Python 中可以使用 pickle 模块将对象转化为文件保存在磁盘上,在需要时候再读取并还原。...用法如下:  pickle.dump(obj, file[, protocol]) 这是 pickle对象持久化方法,参数具体含义如下: obj: 要持久化保存对象,常见python 字典...这个对象可以是一个以写模式打开文件对象或者一个 StringIO 对象,或者其他自定义满足条件对象。这里可以是pickle或者txt等后缀文件类型。...用法如下:  pickle.load(file) pickle提取刚才保存pickle_example.pickle文件对象内容: # reload a file to a variable with...': 122, 'dc': 123, 'da': 121} 参考资料 Python中使用pickle持久化对象 pickle 保存数据

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Python可变对象不可对象

Python中一切皆对象,每个对象都有其唯一id,对应类型和值,其中id指的是对象在内存中位置。根据对象值是否可修改分为可变对象不可对象。...其中, 不可对象包括:数字,字符串,tuple 可变对象包括:list,dict,set Python变量可以指向任意对象,可以将变量都看成是指针,保存了所指向对象内存地址(对象引用)。...不可对象 对于不可对象,如果要更新变量引用不可对象值,会创建新对象,改变对象引用,举个例子: In [41]: x = 1 In [42]: y = x In [43]: print(...对于值为1或者2,不管几个引用指向它,内存中都只占用了一个地址,在Python内部会通过引用计数来记录指向该地址引用个数,当引用个数为0时会进行垃圾回收。...所以,不可对象优点是对于相同对象,无论多少个引用,在内存中只占用一个地址,缺点是更新需要创建新对象,因此效率不高。

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什么是可变/不可对象 不可对象,该对象所指向内存中值不能被改变。...Python中,数值类型(int和float)、字符串str、元组tuple都是不可变类型。而列表list、字典dict、集合set是可变类型。 还是看代码比较直观。...先看不可对象 不可对象例子 先说明一点is 就是判断两个对象id是否相同, 而 == 判断则是内容是否相同。...所以tuple是不可对象,但又和str和数值类型稍微有点区别。平常说tuple不可变更多时候是指里面存放值不能被改变(有些特殊情况,如tuple里面存放了list,可改变list里元素。...可变类型传递是引用,不可变类型传递是内容。

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Python中防止某些字段被Pickle序列化

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python 序列化数据:pickle与json ,dumps与loads

python 序列化数据:pickle与json pickle 只能在python中用python文件间序列化,实现了两个python 内存数据交互(可序列化任何对象(类,列表)) json 在任何软件间可以在内存数据之间交互...,只能序列化常规对象(列表 ,字典等) #!...print('pickle.dumps结果') print(pickle.dumps(li)) #把对象序列释放成str print(type(pickle.dumps(li))) #dumps反序列化...(li,open('dump.txt','wb+')) print(pickle.load(open('dump.txt','rb'))) #pickle 只能在python中用python文件间序列化...,实现了两个python 内存数据交互(可序列化任何对象(类,列表)) #json 在任何软件间可以在内存数据之间交互,只能序列化常规对象(列表 ,字典等) import json #用法同pickle

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python可变对象不可对象解释

数据类型分为可变、不可变。可变对象表示可以原处修改该数据对象不可对象表示必须创建新对象来保存修改后数据。...在基础数据类型中: 数值、字符串、元组、frozenset是不可对象 列表、set、dict是可变对象 对于可变对象,比如有一个列表L,查看它id以及第一个元素id。...),列表包含至少3个数据内存块,分别存放了3个字符串类型数据(实际上是存放了这3个字符对象地址)。...可变对象(不仅仅是这里序列、列表)意味着修改该数据对象,不会在内存中新创建另一个内存空间来存放新数据对象。例如,修改这个列表中第一个元素为"aa"。...为什么修改列表中元素需要创建新内存块?这是因为这个元素是字符串,而字符串是不可对象不可对象意味着,不能在原始内存地址块中修改数据,必须新创建一个地址块来保存修改后数据对象

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Python 对象序列化

引言 将对象状态信息转换为可以存储或传输形式过程叫作序列化 类似地从序列化数据转换成相对应对象叫作 反序列化 本文介绍 Python对象序列化和反序化两个模块 pickle json...序列化后数据都是字节(bytes)类型 pickle 也可以把对象序列化保存到文件,然后从文件反序化回对象。...模块虽然可以将对象序列化,但它只适用于 Python 语言,所以不方便数据交换。...json 字符串表示对象就是 js 对象,json 和 Python 内置数据类型对应如下: JSON类型 Python类型 {} dict [] list "string" ’str’ 或 u’...有没有方法可以让自定义对象可以转成 json,肯定是有的。 大致思路就是先把User对象转成可以被 json 序列化对象,例如 dict 等,然后再把可序列化对象给 json 模块。

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