Python pickle 格式和 feather 格式的存储差异

介绍

在Python中，我们经常需要将数据进行存储和加载。pickle格式和feather格式是两种常见的数据存储格式。在本文中，我们将详细探讨这两种格式的存储差异，以便能够更好地选择合适的存储格式。

1. Python pickle 格式

Python的pickle模块提供了一种用于序列化（即将对象转换为字节流）和反序列化（即将字节流转换为对象）Python对象的方式。pickle格式通常用于在Python程序之间传递数据，或者将数据存储到磁盘上。

1.1 序列化对象

首先，让我们看一下如何将一个Python对象序列化为pickle格式的字节流。

import pickle

data = {"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}

# 序列化对象
pickle_data = pickle.dumps(data)

print(pickle_data)

运行以上代码，输出如下：

b'\x80\x04\x95\x1b\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00}\x94(\x8c\x04name\x94\x8c\x05Alice\x94\x8c\x03age\x94K\x1e\x8c\x04city\x94\x8c\x08New York\x94u.'

可以看到，pickle.dumps()方法将Python对象转换为pickle格式的字节流。这些字节流包含了对象的所有信息和状态。

1.2 反序列化对象

接下来，我们将展示如何将pickle格式的字节流反序列化为Python对象。

import pickle

pickle_data = b'\x80\x04\x95\x1b\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00}\x94(\x8c\x04name\x94\x8c\x05Alice\x94\x8c\x03age\x94K\x1e\x8c\x04city\x94\x8c\x08New York\x94u.'

# 反序列化对象
data = pickle.loads(pickle_data)

print(data)

运行以上代码，输出如下：

{'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'New York'}

可以看到，pickle.loads()方法将pickle格式的字节流转换为原始的Python对象。这样我们就可以恢复之前序列化的对象的状态。

1.3 pickle 格式的优点和缺点

下面我们将总结一下pickle格式的优点和缺点。

优点：

• 支持几乎所有的Python对象的序列化和反序列化，包括自定义的类和函数。
• 序列化的对象可以保持原始的类型和结构。
• 简单易用，一行代码即可完成序列化和反序列化操作。

缺点：

• pickle格式是Python特有的，其他语言无法直接解析pickle格式的数据。
• pickle格式的字节流相对较大，不够紧凑。
• pickle格式的反序列化可能存在安全隐患，因为pickle格式允许执行恶意代码。

由于pickle格式存在上述缺点，它并不适合用于将数据与其他语言的程序进行交互。

2. feather格式

Feather是一种优化的列式存储文件格式，它旨在提供快速的数据读取和写入性能，同时保持跨各种编程语言的互操作性。Feather格式的文件通常用于数据分析和交换。

2.1 安装 feather-format 库

在使用feather格式之前，我们需要先安装feather-format库。

!pip install feather-format

2.2 保存数据为 feather 格式

接下来，我们将展示如何将数据保存为feather格式的文件。

import pandas as pd
import feather

data = pd.DataFrame({"name": ["Alice", "Bob"], "age": [30, 40], "city": ["New York", "London"]})

# 保存数据为 feather 格式
feather.write_dataframe(data, 'data.feather')

运行以上代码，将生成一个名为”data.feather”的feather文件。

2.3 加载 feather 格式的数据

现在，我们将展示如何加载feather格式的文件，并将其转换为Pandas的DataFrame对象。

import pandas as pd
import feather

# 加载 feather 格式的数据
data = feather.read_dataframe('data.feather')

print(data)

运行以上代码，输出如下：

   name  age      city
0  Alice   30  New York
1    Bob   40    London

可以看到，feather.read_dataframe()方法将feather格式的文件加载为Pandas的DataFrame对象。这样我们就可以方便地处理和分析数据。

2.4 feather 格式的优点和缺点

下面我们将总结一下feather格式的优点和缺点。

优点：

• 快速的读取和写入性能。
• 跨编程语言的互操作性，支持多种编程语言，如Python、R、Julia等。
• 节省存储空间，相比pickle格式，feather格式的文件更加紧凑。

缺点：

• 只能序列化Pandas的DataFrame对象，不能序列化自定义类和函数。
• 不支持部分数据类型，如datetime64、timedelta64等。
• 对于大型数据集，加载整个文件可能会占用较多的内存。

由于feather格式具有更好的跨语言互操作性和更高的性能，它在数据分析和交换方面被广泛应用。

3. 总结

本文详细介绍了Python pickle格式和feather格式的存储差异。通过对它们的比较，我们可以得出以下结论：

• pickle格式适用于在Python程序之间传递数据和存储小型数据集，但不适合与其他语言的程序进行交互。
• feather格式适用于数据分析和交换，具有更好的跨语言互操作性和更高的性能，适合存储大型数据集。

根据具体的需求和场景，选择合适的存储格式可以提高数据处理的效率和可靠性。