Python 持久性管理

核心提示： 类实例与 pickle 简单对象类型相比，pickle 类实例要多加留意，Python 持久性管理(10)，这主要由于 Python 会 pickle 实例数据（通常是 _dict_ 属性）和类的名称，而不会 pickle 类的代码，首先，创建一个 persist.py 的 Python

类实例

与 pickle 简单对象类型相比，pickle 类实例要多加留意。这主要由于 Python 会 pickle 实例数据（通常是 _dict_ 属性）和类的名称，而不会 pickle 类的代码。当 Python unpickle 类的实例时，它会试图使用在 pickle 该实例时的确切的类名称和模块名称（包括任何包的路径前缀）导入包含该类定义的模块。另外要注意，类定义必须出现在模块的最顶层，这意味着它们不能是嵌套的类（在其它类或函数中定义的类）。

当 unpickle 类的实例时，通常不会再调用它们的 _init_() 方法。相反，Python 创建一个通用类实例，并应用已进行过 pickle 的实例属性，同时设置该实例的 _class_ 属性，使其指向原来的类。

对 Python 2.2 中引入的新型类进行 unpickle 的机制与原来的略有不同。虽然处理的结果实际上与对旧型类处理的结果相同，但 Python 使用 copy_reg 模块的 _reconstructor() 函数来恢复新型类的实例。

如果希望对新型或旧型类的实例修改缺省的 pickle 行为，则可以定义特殊的类的方法 _getstate_() 和 _setstate_() ，在保存和恢复类实例的状态信息期间，Python 会调用这些方法。在以下几节中，我们会看到一些示例利用了这些特殊的方法。

现在，我们看一个简单的类实例。首先，创建一个 persist.py 的 Python 模块，它包含以下新型类的定义：

清单 11. 新型类的定义

class Foo(object):
　　def __init__(self, value):
　　　　self.value = value

现在可以 pickle Foo 实例，并看一下它的表示：

清单 12. pickle Foo 实例

>>> import cPickle as pickle
>>> from Orbtech.examples.persist import Foo
>>> foo = Foo('What is a Foo?')
>>> p = pickle.dumps(foo)
>>> print p
ccopy_reg
_reconstructor
p1
(cOrbtech.examples.persist
Foo
p2
c__builtin__
object
p3
NtRp4
(dp5
S'value'
p6
S'What is a Foo?'
sb.
>>>