Das ``pickle``-Modul ==================== Python kann jede beliebige Datenstruktur in eine Datei schreiben, diese Datenstruktur wieder aus der Datei lesen und sie mit nur wenigen Befehlen neu erstellen. Diese Fähigkeit kann sehr nützlich sein, weil sie euch viele Seiten Code ersparen kann, die nichts anderes tut, als den Zustand eines Programms in eine Datei zu schreiben und diesen Zustand wieder einzulesen. Python bietet diese Möglichkeit über das :doc:`pickle `-Modul. Pickle ist mächtig, aber einfach zu benutzen. Nehmen wir an, dass der gesamte Zustand eines Programms in drei Variablen gespeichert ist: ``a``, ``b`` und ``c``. Ihr könnt diesen Zustand wie folgt in einer Datei namens ``data.pickle`` speichern: #. Importieren des ``pickle``-Moduls .. code-block:: pycon >>> import pickle #. Definieren verschiedener Daten .. code-block:: pycon >>> a = [1, 2.0, 3 + 4j] >>> b = ("character string", b"byte string") >>> c = {None, True, False} #. Schreiben der Daten: .. code-block:: pycon >>> with open("data.pickle", "wb") as f: ... pickle.dump(a, f) ... pickle.dump(b, f) ... pickle.dump(c, f) ... Es spielt keine Rolle, was in den Variablen gespeichert wurde. Der Inhalt kann so einfach sein wie Zahlen oder so komplex wie eine Liste von Wörterbüchern, die Instanzen von benutzerdefinierten Klassen enthalten. :py:func:`pickle.dump` speichert alles. Das Pickle-Modul kann fast alles auf diese Weise speichern. Es kann mit :doc:`/types/numbers`, :doc:`/types/lists`, :doc:`/types/tuples`, :doc:`/types/dicts`, :doc:`/types/strings` und so ziemlich allem umgehen, was aus diesen Objekttypen besteht, also auch mit allen Klasseninstanzen. Es geht auch mit gemeinsam genutzten Objekten, zyklischen Referenzen und anderen komplexen Speicherstrukturen korrekt um, indem es gemeinsam genutzte Objekte nur einmal speichert und sie als gemeinsam genutzte Objekte wiederherstellt, nicht als identische Kopien. #. Laden der gepickelten Daten: Diese Daten können bei einem späteren Programmlauf wieder eingelesen werden mit :py:func:`pickle.load`: .. code-block:: pycon >>> with open("data.pickle", "rb") as f: ... first = pickle.load(f) ... second = pickle.load(f) ... third = pickle.load(f) ... #. Ausgeben der gepickelten Daten: .. code-block:: pycon >>> print(first, second, third) [1, 2.0, (3+4j)] ('character string', b'byte string') {False, None, True} In den meisten Fällen werdet ihr jedoch nicht eure gesamten Daten in der gespeicherten Reihenfolge wiederherstellen wollen. Ein einfacher und effektiver Weg, nur die Daten von Interesse wiederherzustellen, besteht darin, eine Speicherfunktion zu schreiben, die alle zu speichernden Daten in einem Wörterbuch speichert und dann Pickle zum Speichern des Wörterbuchs verwendet. Anschließend könnt ihr eine ergänzende Wiederherstellungsfunktion verwenden, um das Wörterbuch wieder einzulesen und die Werte im Wörterbuch den entsprechenden Programmvariablen zuzuweisen. Wenn ihr diesen Ansatz mit dem vorherigen Beispiel verwendet, erhaltet ihr folgenden Code: .. code-block:: pycon >>> def save(): ... # Serialise Python objects ... data = {"a": a, "b": b, "c": c} ... # File with pickles ... with open("data.pickle", "wb") as f: ... pickle.dump(data, f) ... Anschließend könnt ihr gezielt die Daten aus ``c`` ausgeben mit .. code-block:: pycon >>> with open("data.pickle", "rb") as f: ... saved_data = pickle.load(f) ... print(saved_data["c"]) ... {False, None, True} Neben :py:func:`pickle.dump` und :py:func:`pickle.load` gibt es auch noch die Funktionen :py:func:`pickle.dumps` und :py:func:`pickle.loads`. Das angehängte ``s`` verweist darauf, dass diese Funktionen Strings verarbeiten. .. warning:: Obwohl die Verwendung eines gepickelten Objekts im vorherigen Szenario durchaus sinnvoll sein kann, solltet ihr euch auch der Nachteile von Pickles bewusst sein: * Pickling ist weder besonders schnell noch platzsparend als Mittel zur Serialisierung. Selbst die Verwendung von :doc:`json ` zur Speicherung serialisierter Objekte ist schneller und führt zu kleineren Dateien auf der Festplatte. * Pickling ist nicht sicher, und das Laden eines Pickles mit bösartigem Inhalt kann zur Ausführung von beliebigem Code auf eurem Rechner führen. Daher solltet ihr das Pickling vermeiden, wenn die Möglichkeit besteht, dass die Pickle-Datei für jemanden zugänglich ist, der sie verändern könnte. * Pickle-Versionen sind nicht immer rückwärtskompatibel. .. seealso:: * :doc:`Python-Module-Dokumentation ` * `Using Pickle `_