什么是Pickler中__reduce__的确切用法

Question

我知道为了可以选择，一个类必须覆盖__reduce__方法，并且它必须返回字符串或元组。

这个功能如何运作？ __reduce__的确切用法是什么？什么时候会被使用？

Answer 1

我会看看我是否可以尝试解释这个。

每当您尝试挑选一个对象时，都会有一些可能无法顺序排列的属性。例如，一个打开的文件句柄在这种情况下，pickle将不知道如何处理该对象并将抛出错误。

您可以告诉pickle模块如何直接在类中本地处理这些类型的对象。让我们构建一个具有单个属性的对象的示例;打开文件句柄：

import pickle

class test(object):
    def __init__(self, file_path = 'test1234567890.txt'):
        self.some_file_i_have_opened = open(file_path, 'wb')  # An open file in write mode.

my_test = test()
# Now, watch what happens when we try to pickle this object:
pickle.dumps(my_test)

它应该失败，并给予追溯：

Traceback (most recent call last):
    File "<stdin>", line 1, in <module>
  --- snip snip a lot of lines ---
  File "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/copy_reg.py", line 70, in _reduce_ex
    raise TypeError, "can't pickle %s objects" % base.__name__
TypeError: can't pickle file objects

但是，如果我们在__reduce__ test中定义了class方法，则pickle会知道如何序列化此对象：

import pickle

class test(object):
    def __init__(self, file_path = 'test1234567890.txt'):
        self._file_name_we_opened = file_path  # Used later in __reduce__
        self.some_file_i_have_opened = open(self._file_name_we_opened, 'wb')  # An open file in write mode.
    def __reduce__(self):
        return (self.__class__, (self._file_name_we_opened, ))  # we return a tuple of class_name to call, and optional parameters to pass when re-creating

my_test = test()
saved_object = pickle.dumps(my_test)
print repr(saved_object)  # Just print the representation of the string of the object, because it contains newlines.

这应该给你一样的东西："c__main__\ntest\np0\n(S'test1234567890.txt'\np1\ntp2\nRp3\n."，它可以用来用打开的文件句柄重新创建对象：

print vars(pickle.loads(saved_object))

通常，最大的混淆是应该返回什么类型的对象__reduce__。虽然你可以阅读更多关于什么类型的对象 reduce 应该在文档页面中返回：http://aakashlabs.org/docs/apl/pyhelp/pydocs/library/pickle.html#pickling-and-unpickling-extension-types，但一般来说，它需要一个至少2件事的元组：

1. 要调用的空白对象类。在这种情况下，self.__class__
2. 传递给类构造函数的参数元组。在这种情况下，它是一个字符串，它是要打开的文件的路径。

还有其他可选项，但您应该在文档中阅读所有相关内容。

希望有所帮助！