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LINUX应用技巧,序列化存储 Python 对象(4)
作者:佚名 时间:2007-09-18 16:33 出处:ibm 责编:月夜寒箫
              摘要:LINUX应用技巧,序列化存储 Python 对象(4)
特殊的状态方法

 

前面提到对一些对象类型(譬如,文件对象)不能进行 pickle。处理这种不能 pickle 的对象的实例属性时可以使用特殊的方法(_getstate_() 和 _setstate_())来修改类实例的状态。这里有一个 Foo 类的示例,我们已经对它进行了修改以处理文件对象属性:

清单 15. 处理不能 pickle 的实例属性

class Foo(object):

def __init__(self, value, filename):

self.value = value

self.logfile = file(filename, 'w')

def __getstate__(self):

"""Return state values to be pickled."""

f = self.logfile

return (self.value, f.name, f.tell())

def __setstate__(self, state):

"""Restore state from the unpickled state values."""

self.value, name, position = state

f = file(name, 'w')

f.seek(position)

self.logfile = f

pickle Foo 的实例时,Python 将只 pickle 当它调用该实例的 _getstate_() 方法时返回给它的值。类似的,在 unpickle 时,Python 将提供经过 unpickle 的值作为参数传递给实例的 _setstate_() 方法。在 _setstate_() 方法内,可以根据经过 pickle 的名称和位置信息来重建文件对象,并将该文件对象分配给这个实例的 logfile 属性。

模式改进

随着时间的推移,您会发现自己必须要更改类的定义。如果已经对某个类实例进行了 pickle,而现在又需要更改这个类,则您可能要检索和更新那些实例,以便它们能在新的类定义下继续正常工作。而我们已经看到在对类或模块进行某些更改时,会出现一些错误。幸运的是,pickle 和 unpickle 过程提供了一些 hook,我们可以用它们来支持这种模式改进的需要。

在这里,我们将探讨一些方法来预测常见问题以及如何解决这些问题。由于不能 pickle 类实例代码,因此可以添加、更改和除去方法,而不会影响现有的经过 pickle 的实例。出于同样的原因,可以不必担心类的属性。您必须确保包含类定义的代码模块在 unpickle 环境中可用。同时还必须为这些可能导致 unpickle 问题的更改做好规划,这些更改包括:更改类名、添加或除去实例的属性以及改变类定义模块的名称或位置。

类名的更改

要更改类名,而不破坏先前经过 pickle 的实例,请遵循以下步骤。首先,确保原来的类的定义没有被更改,以便在 unpickle 现有实例时可以找到它。不要更改原来的名称,而是在与原来类定义所在的同一个模块中,创建该类定义的一个副本,同时给它一个新的类名。然后使用实际的新类名来替代 NewClassName,将以下方法添加到原来类的定义中:

清单 16. 更改类名:添加到原来类定义的方法

def __setstate__(self, state):

self.__dict__.update(state)

self.__class__ = NewClassName

当 unpickle 现有实例时,Python 将查找原来类的定义,并调用实例的 _setstate_() 方法,同时将给新的类定义重新分配该实例的 _class_ 属性。一旦确定所有现有的实例都已经 unpickle、更新和重新 pickle 后,可以从源代码模块中除去旧的类定义。

属性的添加和删除

这些特殊的状态方法 _getstate_() 和 _setstate_() 再一次使我们能控制每个实例的状态,并使我们有机会处理实例属性中的更改。让我们看一个简单的类的定义,我们将向其添加和除去一些属性。这是是最初的定义:

清单 17. 最初的类定义

class Person(object):

def __init__(self, firstname, lastname):

self.firstname = firstname

self.lastname = lastname

假定已经创建并 pickle 了 Person 的实例,现在我们决定真的只想存储一个名称属性,而不是分别存储姓和名。这里有一种方式可以更改类的定义,它将先前经过 pickle 的实例迁移到新的定义:

清单 18. 新的类定义

class Person(object):

def __init__(self, fullname):

self.fullname = fullname

def __setstate__(self, state):

if 'fullname' not in state:

first = '

last = '

if 'firstname' in state:

first = state['firstname']

del state['firstname']

if 'lastname' in state:

last = state['lastname']

del state['lastname']

self.fullname = " ".join([first, last]).strip()

self.__dict__.update(state)

在这个示例,我们添加了一个新的属性 fullname,并除去了两个现有的属性 firstname 和 lastname。当对先前进行过 pickle 的实例执行 unpickle 时,其先前进行过 pickle 的状态会作为字典传递给 _setstate_(),它将包括 firstname 和 lastname 属性的值。接下来,将这两个值组合起来,并将它们分配给新属性 fullname。在这个过程中,我们删除了状态字典中旧的属性。更新和重新 pickle 先前进行过 pickle 的所有实例之后,现在可以从类定义中除去 _setstate_() 方法。

模块的修改

在概念上,模块的名称或位置的改变类似于类名称的改变,但处理方式却完全不同。那是因为模块的信息存储在 pickle 中,而不是通过标准的 pickle 接口就可以修改的属性。事实上,改变模块信息的唯一办法是对实际的 pickle 文件本身执行查找和替换操作。至于如何确切地去做,这取决于具体的操作系统和可使用的工具。很显然,在这种情况下,您会想备份您的文件,以免发生错误。但这种改动应该非常简单,并且对二进制 pickle 格式进行更改与对文本 pickle 格式进行更改应该一样有效。

结束语

对象持久性依赖于底层编程语言的对象序列化能力。对于 Python 对象即意味着 pickle。Python 的 pickle 为 Python 对象有效的持久性管理提供了健壮的和可靠的基础。

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