Python 学习入门（31）—— 序列化

o2geao

　　Python内置marshal, cPickle等序列化库，但cPickle效率不太理想，marshal文档也说不保证版本兼容性。今天在列表中看到几个第三方库，故自己测试下：
　　安装第三方库 tnetstring： sudo pip install tnetstring   # 然后添加到PyDev应用库（Console 直接 import tnetstring）
测试脚本：

#!/usr/bin/env python
import sys, os, time
import cPickle
import marshal
import shelve
import tnetstring
import msgpack
def get_dict():
d = {}
for i in xrange(500000):
d = "abcd" * 10
return d
import time, functools
def timeit(func):
@functools.wraps(func)
def __do__(*args, **kwargs):
start = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
print '%s used time %ss' % (func.__name__, time.time() - start)
return result
return __do__
@timeit
def marshal_dump(d):
return marshal.dumps(d)
@timeit
def marshal_load(s):
return marshal.loads(s)
def marshal_test(d):
s = marshal_dump(d)
marshal_load(s)
@timeit
def cPickle_dump(d):
return cPickle.dumps(d, cPickle.HIGHEST_PROTOCOL)
@timeit
def cPickle_load(s):
return cPickle.loads(s)
def cPickle_test(d):
s = cPickle_dump(d)
cPickle_load(s)
@timeit
def tnetstring_dump(d):
return tnetstring.dumps(d)
@timeit
def tnetstring_load(s):
return tnetstring.loads(s)
def tnetstring_test(d):
s = tnetstring_dump(d)
tnetstring_load(s)
@timeit
def msgpack_dump(d):
return msgpack.packb(d)
@timeit
def msgpack_load(s):
return msgpack.unpackb(s)
def msgpack_test(d):
s = msgpack_dump(d)
msgpack_load(s)
def main():
d = get_dict()
marshal_test(d)
cPickle_test(d)
tnetstring_test(d)
msgpack_test(d)
if __name__ == "__main__":
main()
　　运行结果：
　　marshal_dump used time 0.0640780925751s
marshal_load used time 0.0637950897217s
cPickle_dump used time 0.0497329235077s
cPickle_load used time 0.0702350139618s
tnetstring_dump used time 0.0855898857117s
tnetstring_load used time 0.0689609050751s
msgpack_dump used time 0.0564160346985s
msgpack_load used time 0.0650169849396s

　　

　　结论：

• cPickle序列化采用了marshal，反序列化采用了pickle，所以速度优化了很多（订正）
  
• marshal虽然有不兼容隐患，但如果能保证相同的Python版本，还是可以一用
  
• tnetstring无论序列化或反序列化速度都比较中庸
  
• msgpack反序列化最快，如果读多写少的应用场景是最佳选择。而且msgpack支持多语言。
  

　　参考推荐：
　　pickle, cPickle 对象序列化/反序列化