python - Python中pickle和yaml的基本区别是什么？

Question

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。所以，我只想知道它们之间的所有基本区别是什么？

Answer 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：

• YAML 以语言可移植的方式表示简单的数据类型和结构
• pickle 可以表示复杂的结构，但是以非语言可移植的方式

不仅如此，但您要求的是“基本”差异。

Answer 2

当一个 python 对象被转换为字节流并返回时，pickle是一种特殊的python 序列化格式：

“Pickling”是将 Python 对象层次结构转换为字节流的过程，而“unpickling”是逆操作，从而将字节流转换回对象层次结构。

要点是它是特定于python的。

另一方面，YAML 是与语言无关且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：

• 序列化/反序列化速度（参见cPickle模块）
• 您是否需要以人类可读的形式存储序列化文件？
• 你要序列化什么？例如，如果它是一个特定于 python 的复杂数据结构，那么你应该使用 pickle。

也可以看看：

• Python 序列化 - 为什么pickle？
• python中基本类型的轻量级泡菜？

Answer 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及其大小。

序列化/反序列化方法	平均时间，秒	文件大小，kB
PyYAML	1.73	1149.358
泡菜	0.004	690.658

如您所见，yaml 重 1.67 倍。并且慢了 432,5 倍。

PS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。