Python：为什么泡菜？

Question

我一直在用pickle，非常高兴，然后我看到了这篇文章：Don't Pickle Your Data

再往下看似乎是：

• Pickle is slow
• Pickle is unsafe
• 泡菜是不可读的
• Pickle不是语言不可知论者

我已切换到将数据保存为JSON，但我想了解最佳实践：

考虑到这些问题，你什么时候会用泡菜？哪些具体情况需要使用它？

Answer 1

Pickle是不安全的，因为它通过调用任意函数来构造任意Python对象。然而，这也使它能够序列化几乎所有的Python对象，而不需要任何样板文件，甚至不需要白/黑列表（在一般情况下）。对于某些用例来说，这是非常理想的：

• 快速简单的序列化，例如暂停和恢复长时间运行但简单的脚本。这里的问题都不重要，您只想按原样转储程序的状态，然后再加载它。
• 向其他进程或计算机发送任意Python数据，如multiprocessing。安全问题可能适用（但大多数情况下不适用），通用性是绝对必要的，人类不必阅读它。

在其他情况下，这些缺点都不足以证明将内容映射到JSON或其他限制性数据模型的工作是正确的。也许你不需要人的可读性/安全性/跨语言兼容性，或者你可以不需要。记住，你不需要它。使用JSON是正确的™ 但权利并不总是等同于善。

你会注意到我完全忽略了“慢”的缺点。这是因为它有部分误导性：Pickle对于完全符合JSON模型（字符串、数字、数组、映射）的数据确实较慢，但是如果您的数据是这样的，那么您应该出于其他原因使用JSON。如果您的数据不是这样的（很可能），您还需要考虑将对象转换为JSON数据所需的自定义代码，以及将JSON数据转换回对象所需的自定义代码。它同时增加了工程工作和运行时开销，这些开销必须根据具体情况进行量化。

Answer 2

Pickle具有方便的优点——它可以在不做额外工作的情况下序列化任意对象图，并且可以在相当广泛的Python类型上工作。尽管如此，在新代码中使用Pickle对我来说是不寻常的。使用JSON要干净得多。

Answer 3

我通常既不使用Pickle，也不使用JSON，但是MessagePack它既安全又快速，并且生成小尺寸的序列化数据。

另一个优势是可以与用其他语言编写的软件交换数据（当然对于JSON也是如此）。