Python内置的pickle库的对象序列化与反序列化

我们最近想要对爬虫拿到的下载结果进行存档，这个结果是一个Python对象（我们并不想简单的存一个HTML或json，想要让整个下载过程可以还原），于是就想到了用Python内置的pickle库（腌黄瓜库），序列化对象成bytes，需要的时候可以反序列化。

通过下面的代码可以简单了解pickle的用法和功能。   

In [2]: import pickle 
In [3]: class A:
        pass 
In [4]: a = A()
In [5]: a.foo = 'hello'
In [6]: a.bar = 2
In [7]: pick_ed = pickle.dumps(a) 
In [8]: pick_ed
Out[8]: b'\x80\x03c__main__\nA\nq\x00)\x81q\x01}q\x02(X\x03\x00\x00\x00fooq\x03X\x05\x00\x00\x00helloq\x04X\x03\x00\x00\x00barq\x05K\x02ub.'
In [9]: unpick = pickle.loads(pick_ed) 
In [10]: unpick
Out[10]: <__main__.A at 0x10ae67278>
In [11]: a
Out[11]: <__main__.A at 0x10ae67128>
In [12]: dir(unpick)
Out[12]:
[&#39;__class__&#39;,
&#39;__delattr__&#39;,
&#39;__dict__&#39;,
&#39;__dir__&#39;,
&#39;__doc__&#39;,
&#39;__eq__&#39;,
&#39;__format__&#39;,
&#39;__ge__&#39;,
&#39;__getattribute__&#39;,
&#39;__gt__&#39;,
&#39;__hash__&#39;,
&#39;__init__&#39;,
&#39;__init_subclass__&#39;,
&#39;__le__&#39;,
&#39;__lt__&#39;,
&#39;__module__&#39;,
&#39;__ne__&#39;,
&#39;__new__&#39;,
&#39;__reduce__&#39;,
&#39;__reduce_ex__&#39;,
&#39;__repr__&#39;,
&#39;__setattr__&#39;,
&#39;__sizeof__&#39;,
&#39;__slotnames__&#39;,
&#39;__str__&#39;,
&#39;__subclasshook__&#39;,
&#39;__weakref__&#39;,
&#39;bar&#39;,
&#39;foo&#39;]
In [13]: unpick.foo
Out[13]: &#39;hello&#39;
In [14]: unpick.bar
Out[14]: 2

可以看到pickle的用法和json有点像，但是有几点根本区别：

json是跨语言的通用的一种数据交换格式，一般用文本表示，人类可读。pickle是用来序列化Python对象，只是针对Python的，序列化的结果是二进制数据，人类不可读。而且json默认只可以序列化一部分的内置类型，pickle可以序列化相当多的数据。

另外还有一个古老的marshal也是内置的。但这个库主要是针对.pyc文件的。不支持自定义的类型，也不完善。比如不能处理循环应用，如果有一个对象引用了自己，那么用marshal的话Python解释器就挂了。

版本兼容问题

由于pickle是针对Python的，Python有不同的版本（并且2与3之间差异非常大），所以就要考虑到序列化出来的对象能不能被更高（或低？）版本的Python反序列化出来。

目前一共有5个pickle的协议版本，版本越高对应Pyhton的版本越高，0-2针对Python2，3-4针对Python3.

Protocol version 0 is the original “human-readable” protocol and is backwards compatible with earlier versions of 
Python.Protocol version 1 is an old binary format which is also compatible with earlier versions of Python.Protocol 
version 2 was introduced in Python 2.3. It provides much more efficient pickling of new-style classes. Refer to 
PEP 307for information about improvements brought by protocol 2. （从这个版本往后，性能有显著提高）Protocol version 3 
was added in Python 3.0. It has explicit support for bytes objects and cannot be unpickled by Python 2.x.This is the 
default protocol, and the recommended protocol when compatibility with other Python 3 versions is required.Protocol 
version 4 was added in Python 3.4. It adds support for very large objects, pickling more kinds of objects, and some 
data format optimizations. Refer to PEP 3154 for information about improvements brought byprotocol 4.

pickle的大多数入口函数（例如dump()，dumps()，Pickler构造器）都接受一个协议版本的参数，其中内置了两个变量：

pickle.HIGHEST_PROTOCOL目前是4

pickle.DEFAULT_PROTOCOL目前是3

用法

和内置的json模块接口类似，dumps()用于返回序列化结果，dump()用于序列化然后写入文件。同理也有load()和loads()。其中，序列化dump(s)的时候可以指定协议的版本，反序列化的时候就不用了，会自动识别版本。这个和zip命令很像。

内置类型的序列化

大多数内置的类型都支持序列化和反序列化。需要特殊注意的是函数。函数的序列化只是取其名字和所在的module。函数的代码和属性（Python的函数是第一等对象，可以有属性）都不会被序列化。这就要求函数所在的模块在unpickle的环境中必须是可以import的，否则会出现ImportError或AttributeError。

这里有个地方很有意思：所有的lambda函数都是不可Pickle的。因为它们的名字都叫做。

自定义类型的序列化

如同本文开头的实验代码一样，对我们自定义的对象在大部分情况下都不需要额外的操作就可以实现序列化/反序列化的操作。需要注意的是，在反序列化的过程中，并不是调用class的__init__()来初始化出一个对象，而是新建出一个未被初始化的实例，然后恢复它的属性（非常巧妙）。伪代码如下：

def save(obj):
    return (obj.__class__, obj.__dict__) 
def load(cls, attributes):
    obj = cls.__new__(cls)
    obj.__dict__.update(attributes)
    return obj

如果希望在序列化的过程中做一些额外操作，例如保存对象的状态，可以使用pickle协议的魔术方法，最常见的是__setstate__()和__getstate__()。

安全问题(!)

pickle文档的开头就说：千万不要unpickle一个未知来源的二进制。考虑下面的代码：

>>> import pickle
>>> pickle.loads(b"cos\nsystem\n(S'echo hello world'\ntR.")
hello world
0

这段代码unpickle出来就是导入了os.system()然后调用echo。并没有啥副作用。但如果是rm -rf /·呢？

文档给出的建议是在Unpickler.find_class()里面实现检查逻辑。函数方法在要求全局变量的时候必然调用。

import builtins
import io
import pickle
 
safe_builtins = {
    'range',
    'complex',
    'set',
    'frozenset',
    'slice',
}
 
class RestrictedUnpickler(pickle.Unpickler):
 
    def find_class(self, module, name):
        # Only allow safe classes from builtins.
        if module == "builtins" and name in safe_builtins:
            return getattr(builtins, name)
        # Forbid everything else.
        raise pickle.UnpicklingError("global '%s.%s' is forbidden" %
                                     (module, name))
 
def restricted_loads(s):
    """Helper function analogous to pickle.loads()."""
    return RestrictedUnpickler(io.BytesIO(s)).load()

    

压缩

pickle之后并不会自动压缩的，我觉得这个设计非常好，解耦，pickle就干pickle的事情，压缩交给别的库去做。而且你自己也可以发现，pickle之后的文件尽管不可读，但内容依然是以ascii码呈现的，并不是乱码。需要调用压缩库的compress。实测压缩之后，体积是之前的1/3左右，非常可观。

总结

全局变量要保持可以导入的，这个有点难。要面对的问题是：我今天pickle的东西，在将来某一天需要打开，是否还能打开呢？

这里有几个版本：项目的版本、python的版本，pickle协议版本，项目依赖的包版本。其中python的版本和pickle版本我觉得可以放心依赖他们的向后兼容，容易解决。主要是项目和版本和依赖的版本，如果要Pickle的对象非常复杂，那么很可能老版本的备份无法兼容新版本。可能的解决办法就是对所有的依赖完全锁定，例如记录他们的hash值。如果要恢复某一个二进制序列，那么就还原出当时的特定依赖、项目的特定commit。

但是目前来说，我们的需求基本上就是pickle一个requests.Response对象。我觉得是可以依赖它们的向后兼容的。如果有一天requests有了breaking change，那么就算我们的pickle能兼容，代码也不可能兼容了，那时候可以考虑别的策略。

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