Модуль pickle представляет собой стандартную библиотеку Python, предназначенную для сериализации (преобразования объектов в формат, пригодный для хранения или передачи) и десериализации (восстановления объектов из этого формата). С помощью pickle можно сохранять сложные структуры данных, такие как списки, множества, кортежи, а также пользовательские классы и их экземпляры, на диск или передавать по сети.
Основная цель — предоставить удобный способ сохранения элементов для дальнейшего использования без необходимости повторного создания их состояния. Модуль является неотъемлемой частью Python и предоставляет две ключевые функции: dump() и load().
Эксперты рекомендуют 
Школа Больших Данных
VIP: Визуализация данных на языке Python
72 000 ₽
32 часа
Школа онлайн-программирования Хекслет
Профессия "Python-разработчик"
от 109 000 ₽
139 000 ₽
647 часов
Университет Иннополис
Профессия «Python-разработчик»
55 000 ₽
144 часа
IThub college
Информационная безопасность и системное администрирование
450 000 ₽
4426 часов
SkyPro
Python-разработчик с нуля (с гарантией трудоустройства)
от 4 155 ₽
340 000 ₽
Негосударственное образовательное частное учреждение высшего образования «Московский университет «Синергия»
Разработка сопровождение и обеспечение безопасности информационных систем (программа двух дипломов с Сербией)
460 000 ₽
Принципы работы
1. Сериализация
Сериализация — это процесс преобразования элемента в поток байтов, который можно сохранить или передать. С помощью модуля можно сохранить различные типы данных, такие как списки, кортежи, словари, множества и даже пользовательские классы.
- Функция .dump() — сериализует элемент и записывает его в файл.
- Функция .dumps() — сериализует в байтовую строку, без записи в файл.
- Поддержка любых объектов — сериализация работает не только с примитивными типами, но и с более сложными объектами, такими как экземпляры классов.
- Поддержка всех стандартных коллекций — можно сериализовать списки, множества, кортежи, словари и другие встроенные типы.
- Протоколы — поддерживаются разные протоколы, которые оптимизируют производительность и совместимость.
2. Десериализация
Десериализация — это процесс восстановления объекта из байтового потока.
- Функция .load() — загружает объект из файла, преобразуя байтовый поток обратно в Python.
- Функция .loads() — загружает объект из байтовой строки, которая была получена через dumps().
- Поддержка пользовательских классов — при десериализации восстанавливаются не только встроенные элементы, но и экземпляры пользовательских классов.
- Восстановление состояния — десериализация позволяет восстановить объект с тем же состоянием, в котором он был при сериализации.
- Обработка изменений — при изменении структуры объекта (например, при добавлении новых атрибутов в класс) десериализация может вызвать ошибки или привести к нежелательным результатам.
3. Протоколы
Протоколы сериализации определяют, как именно будут сохраняться данные в байтовый поток.
- Протокол 0 — старый формат, совместимый с более старыми версиями Python.
- Протокол 1 — более эффективный, но все еще совместимый с Python 2.
- Протокол 2 — используется для сериализации объектов, созданных в Python 3, и является основным протоколом для большинства случаев.
- Протокол 3 — имеет улучшенную производительность для сериализации.
- Протокол 4 — самый новый протокол, используемый для улучшения производительности.
Основные функции модуля pickle
| Функция | Описание | Параметры | Пример использования |
| .dump(obj, file) | Сериализует и записывает в файл. | obj, file, protocol |
python data = {'name': 'Alice', 'age': 30} with open('data.pickle', 'wb') as f: pickle.dump(data, f) |
| .dumps(obj) | Сериализует и возвращает как байтовую строку. | obj, protocol |
python data = {'name': 'Alice', 'age': 30} serialized_data = pickle.dumps(data) |
| .load(file) | Десериализует из файла. | file |
python with open('data.pickle', 'rb') as f: data = pickle.load(f) print(data) |
| .loads(bytes_object) | Десериализует из байтовой строки. | bytes_object |
python serialized_data = pickle.dumps({'name': 'Alice', 'age': 30}) data = pickle.loads(serialized_data) print(data) |
| .HIGHEST_PROTOCOL | Константа, указывающая на наиболее эффективный протокол. | Нет |
python data = {'name': 'Alice', 'age': 30} with open('data.pickle', 'wb') as f: pickle.dump(data, f, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL) |
Применение в реальных проектах
- Сохранение состояния программы: Позволяет сохранять состояние объекта, например, модель машинного обучения или настройки пользователя, и восстанавливать его при следующем запуске программы.
- Обмен данными между приложениями: Передача данных между различными приложениями, избавляя от необходимости обрабатывать сложные форматы.
- Кэширование: Сохранение результатов вычислений в сериализованном виде для ускорения повторного использования.
- Сетевые приложения: Сериализация данных для их отправки между клиентом и сервером через сеть.
- Архивирование данных: Эффективное сохранение и восстановление сложных структур данных, таких как графы или деревья, для дальнейшего анализа.
Преимущества и недостатки
Преимущества:
- Простота использования: Легкость в применении благодаря нескольким функциям для сериализации и десериализации объектов.
- Поддержка сложных объектов: Возможность сериализации не только стандартных типов данных, но и пользовательских классов.
- Эффективность: Быстрая и эффективная сериализация, что особенно полезно для приложений с высокими требованиями к производительности.
- Поддержка различных форматов данных: Возможность работать с различными структурами данных, такими как списки, кортежи, множества, а также пользовательские объекты.
- Совместимость с библиотеками: Интеграция с другими популярными библиотеками, такими как numpy и pandas.
Недостатки:
- Проблемы с безопасностью: Риск выполнения вредоносного кода при загрузке данных с ненадежных источников.
- Не совместим с другими языками: Сложности при передаче сериализованных данных между Python и другими языками.
- Ограниченная переносимость: Потенциальные проблемы с совместимостью при переходе на другие версии.
- Большие файлы: Время и память, необходимые для сериализации и десериализации больших объектов.
- Неэффективность для больших данных: Для обработки больших наборов данных могут быть предпочтительнее другие методы, например, json.
Безопасность работы с pickle
Одной из главных проблем при использовании является безопасность. Когда вы загружаете информацию с ненадежных источников, есть риск выполнения вредоносного кода. Поэтому важно следовать несколько простым рекомендациям:
- Не загружать данные из ненадежных источников: Всегда проверяйте, откуда поступают данные.
- Использовать альтернативы: Для работы с внешними источниками лучше использовать безопасные форматы, такие как json или yaml.
- Ограничение использования: Старайтесь использовать pickle только в контролируемых, безопасных средах, например, внутри локальной сети или при работе с проверенными сведениями.
Реальный примеры использования
Алексей, разработчик, работающий в сфере обработки данных, применил pickle для сохранения состояния машинного обучения и обмена моделями между различными системами. Это позволило ему сократить время разработки и избежать необходимости переобучать модели каждый раз, когда нужно было провести их анализ.
Альтернативы
- json: Хорош для сериализации данных, представленных в виде словарей, списков и строк, но не поддерживает работу с пользовательскими объектами.
- shelve: Простой способ сериализации и хранения в виде базы данных, поддерживает работу с объектами.
- yaml и msgpack: Другие популярные методы сериализации, которые могут быть более удобными для обмена данными с другими языками программирования.
Заключение
Модуль pickle — это мощный инструмент для сериализации и десериализации данных в Python. Он идеально подходит для сохранения состояния элементов, обмена данными между приложениями и ускорения работы с большими наборами сведений. Однако, при использовании pickle, важно учитывать потенциальные проблемы с безопасностью и совместимостью, а также ограничения, связанные с его применением в определенных ситуациях.
