python 3中的pickle和_pickle有什么区别？

Question

我是python的新手，想要实现快速对象序列化。我试图使用json，但它太慢了，也试图使用马歇尔模块，但是由马歇尔序列化的对象大小比pickle多6-7倍，所以我决定在我的项目中使用pickle。我读到了关于cPickle模块，读得很快，但是在python 3中没有这样的模块，docs说名为_pickle的模块是用C语言编写的。所以在我的项目中我使用

import _pickle as pickle

pickle和_pickle之间有什么区别吗？我如何实现更快的对象序列化/反序列化？

Answer 1

pickle模块已导入_pickle（如果有）。它是pickle模块的C优化版本，透明使用。

来自pickle.py source code：

# Use the faster _pickle if possible
try:
    from _pickle import *
except ImportError:
    Pickler, Unpickler = _Pickler, _Unpickler

来自pickle module documentation：

  

pickle模块具有用C编写的透明优化器（_pickle）。只要可用，它就会被使用。否则使用纯Python实现。

在Python 2中，_pickle被称为cPickle，但已更新为允许透明用作实现细节。

Answer 2

来自Library Changes文档的What's New In Python 3.0部分：

  

Python 2.x中的常见模式是拥有一个版本的模块   在纯Python中实现，带有可选的加速版本   实现为C扩展;例如，pickle和cPickle。这个   放入加速版本和下降的负担   回到这些模块的每个用户的纯Python版本。在   Python 3.0，加速版本被认为是实现   纯Python版本的详细信息。 用户应始终导入   标准版本，它试图导入加速版本和   回到纯Python版本。 pickle / cPickle对StringIO / cPickle   接受了此处理。配置文件模块位于3.1的列表中。   _pickle模块已经变成了io模块中的一个类。

由于这是一个python约定，实现细节以下划线为前缀，_pickle变为{{1}}。值得注意的是，这意味着如果您要导入{{1}}，则API无法保证合同，并且可以在未来的python3版本中向后兼容，这可能不太可能。