有没有办法在 Windows 中不加载 Python 来查看 cPickle 或 Pickle 文件内容？答案

【问题标题】：Is there a way to view cPickle or Pickle file contents without loading Python in Windows?有没有办法在 Windows 中不加载 Python 来查看 cPickle 或 Pickle 文件内容？
【发布时间】：2012-11-26 16:18:26
【问题描述】：

我使用 cPickle 来保存程序每次运行的数据集。由于我有时需要在不运行代码的情况下查看数据的轮廓，因此我想要一种简单的方法，只需双击文件即可快速查看内容。我试图避免每次都加载终端并将python指向一个文件，只是为了运行一些print脚本。

我寻找 Notepad++ 插件，但找不到任何东西。

有没有一些简单的方法可以做到这一点？有人有什么建议吗？

注意：我运行的是 Windows 7。

【问题讨论】：

您可以使用ASCII protocol 来pickle，这可以从记事本中读取（尽管它看起来不太好，尤其是如果您将复杂的对象放在那里）。
我刚刚创建了一种使用动态创建的（假的）模块和类来解开事物的方法 - 它应该可以帮助人们到达这里 - stackoverflow.com/a/54048296/108205

标签： python pickle

【解决方案1】：

对于 Python 3.2+/2.7+，您可以从命令行查看（__repr__ 的）泡菜：

$ python -c "import pickle; pickle.dump({'hello': 'world'}, open('obj.dat', 'wb'))"
$ python -mpickle obj.dat
{'hello': 'world'}

应该很容易将它集成到 Windows shell 中。

【讨论】：

这正是我在谷歌上搜索这个问题（2017 年）时正在寻找的答案。它应该被标记为接受的答案。
非常有用！它似乎也适用于 Python 2.7 泡菜，至少对于我需要它的单一情况。
@Hans-MartinMosner 谢谢我更新了答案。可能它被反向移植了。
我试过这个，这里的例子有效，但不是我保存的泡菜。我得到了：File "/lib/python3.4/site-packages/pyshark/packet/fields.py", line 88, in __new__ AttributeError: 'str' object has no attribute 'get_default_value'
@JoelCross 我不确定__repr__ 能否始终提供正确的、可反序列化的值。它本质上打印一个树结构，其中任何节点都可以通过树中任何其他节点的引用来进行。这种数据结构不能以简单的方式序列化。在这种情况下，接受的答案侧重于完美性，而这个答案是实用性，两者都有存在的权利（注意，我也发现这个答案在我的具体情况下很有用）。

【解决方案2】：

我真的怀疑有什么办法可以做到这一点，因为有了pickle，你几乎可以打包任何东西。取消腌制时，您需要能够加载在腌制对象时加载的模块等。换句话说，一般来说，为了能够unpickle 某些东西，python 需要能够重现程序的“环境”（或至少足够接近的近似值）——加载的模块、全局命名空间中的类、等等......一般来说，如果没有用户的帮助，这是不可能的。考虑：

import pickle
class Foo(object): pass

a = Foo()
with open('data.pickle','wb') as f:
    pickle.dump(a,f)

现在，如果您尝试在单独的脚本中恢复它，python 无法知道 Foo 的样子，因此它无法恢复该对象（除非您在该脚本中定义了合适的 Foo 对象）。这实际上不是一个可以在没有一些人为干预的情况下完成的过程。

当然，可以尝试一个可以说是有用的特殊情况，即您只是从标准库中腌制内置对象和事物……但我认为您不能编写通用的 unpickler 扩展。

【讨论】：

不知道pickle，但没有什么能阻止协议在其输出中存储“环境”的所有必要信息。在这种情况下，这将是相当微不足道的：我们存储了一个没有额外参数的新型类。所以这样做当然是可能的——它可能只是意味着存储相当多的额外信息。

【解决方案3】：

您也可以在终端上设置别名，例如：

alias pvw="python -mpickle "

就我而言：

pvw obj.dat                                   
         ID    A_ID   B_ID   PAST_ID
    0    20    1008   4771     425  
    1    20    2000   4771     425  
    2    20    2015   4771     425

【讨论】：