Python中pickle和yaml的基本区别是什么？答案

【问题标题】：What are the basic difference between pickle and yaml in Python?Python中pickle和yaml的基本区别是什么？
【发布时间】：2013-09-24 22:53:46
【问题描述】：

我对 Python 很幼稚。但是，我开始知道两者都被用于序列化和反序列化。那么，我只想知道它们之间的所有基本区别是什么？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

YAML 是一种语言中立的格式，可以很好地表示原始类型（int、string 等），并且在语言之间具有高度可移植性。类似于 JSON、XML 或纯文本文件；只是混合了一些有用的格式约定——事实上，YAML 是 JSON 的超集。

Pickle 格式是 Python 特有的，可以表示多种数据结构和对象，例如Python 列表、集合和字典； Python 类的实例；以及这些对象列表的组合；包含包含列表的dicts的对象；等等

所以基本上：

还有更多，但您要求的是“基本”区别。

【讨论】：

谢谢，请随时向我推荐有关 pickle 和 yaml 的更多信息。比如，我们应该在哪些参数上选择其中一个进行数据序列化和所有（除了这种语言可移植性）？
@nirprat 对序列化/反序列化速度至关重要吗？可读性怎么样，你需要以人类可读的形式存储那些序列化的文件吗？
YAML的结构遵循Python的缩进概念；每个级别都由一个缩进表示，并且没有结束标记。与以<something> 开始一个块的XML 相比，您应该以</something> 结束同一个块。由于这个原因，YAML 比 XML 或 JSON 更容易复制、剪切和粘贴。最简单的经验法则是，如果您只使用原始数据类型，请选择 YAML（或 JSON），因为它们是人类可读、可编辑和可移植的；但如果您使用的是非原始数据类型（例如 Python 对象），则必须使用 Pickle。
通过 API 调用，我正在收集一些将被大量使用的统计信息。所以，就我而言，我有点担心速度，所以我试图将这些数据转储到文件中并缓存它，而不是转储到数据库中。
@nirprat 如果速度很重要，请考虑使用cPickle 而不是pickle，它会快得多。

【解决方案2】：

pickle是一种特殊的python序列化格式，当python对象转换为字节流并返回时：

“Pickling”是 Python 对象层次结构的过程转换为字节流，“unpickling”是相反的操作，从而将字节流转换回对象层次结构。

重点是它是python特有的。

另一方面，YAML 是语言无关和人类可读的序列化格式。

仅供参考，如果您在这些格式之间进行选择，请考虑：

另见：

【讨论】：

所以，我必须缓存一些统计信息，其他程序将使用这些统计信息进行统计操作，而不关心人类的可读性。
@nirprat 如果这些序列化的统计信息将被非 python 程序使用，那么pickle 不是一种方法：在与语言无关的格式之间进行选择：YAML、JSON、XML , CSV 等。看看 ujson 和 simplejson 模块 - 与 json 模块相比，它们相当快。

【解决方案3】：

如果一个人读取文件对你来说并不重要，但你只需要保存文件，然后读取它，然后使用pickle。它速度更快，并且二进制文件的重量更轻。

如上所述，YAML 文件更具可读性，但速度较慢且体积较大。

我已经测试了我的应用程序。我测量了将对象上传和下载到文件的时间以及文件的大小。

Serialization/deserialization method	Average time, s	Size of file, kB
PyYAML	1.73	1149.358
pickle	0.004	690.658

如您所见，yaml 重 1.67 倍。而且慢了 432.5 倍。

P。 S. 这是我的数据。在您的情况下，可能会有所不同。但这足以进行比较。

【讨论】：