pickle — Serialização de objetos Python

Código-fonte: Lib/pickle.py

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O módulo pickle implementa protocolos binários para serializar e desserializar uma estrutura de objeto Python. “Pickling” é o processo pelo qual uma hierarquia de objetos Python é convertida em um fluxo de bytes, e “unpickling” é a operação inversa, em que um fluxo de bytes (de um arquivo binário ou objeto byte ou similar) é convertido de volta em uma hierarquia de objetos. Pickling (e unpickling) com pickle é alternativamente conhecido como “serialização”, “marshalling” [1] ou “flattening”; no entanto, para evitar confusão, usa-se is termos “pickling” e “unpickling”. Nesta documentação traduzida, usaremos “serialização com pickle” e “desserialização com pickle”, respectivamente.

Aviso

O módulo pickle não é seguro. Desserialize com pickle apenas os dados em que você confia.

É possível construir dados maliciosos em pickle que irão executar código arbitrário durante o processo de desserialização com pickle. Nunca desserialize com pickle os dados que possam vir de uma fonte não confiável ou que possam ter sido adulterados.

Considere assinar dados com hmac se você precisar garantir que eles não foram adulterados.

Formatos de serialização mais seguros como json podem ser mais apropriados se você estiver processando dados não confiáveis. Vejo Comparação com json.

Relacionamento com outros módulos Python

Comparação com marshal

Python tem um módulo de serialização mais primitivo chamado marshal, mas em geral pickle deve ser sempre a forma preferida de serializar objetos Python. marshal existe principalmente para oferecer suporte a arquivos .pyc do Python.

O módulo pickle difere do marshal de várias maneiras significativas:

• O módulo pickle mantém o controle dos objetos que já serializou, para que referências posteriores ao mesmo objeto não sejam serializadas novamente. marshal não faz isso.

  Isso tem implicações tanto para objetos recursivos quanto para compartilhamento de objetos. Objetos recursivos são objetos que contêm referências a si mesmos. Eles não são tratados pelo marshal e, de fato, tentar usar marshal em objetos recursivos irá travar seu interpretador Python. O compartilhamento de objetos ocorre quando há várias referências ao mesmo objeto em locais diferentes na hierarquia de objetos sendo serializados. pickle armazena tais objetos apenas uma vez, e garante que todas as outras referências apontem para a cópia mestre. Os objetos compartilhados permanecem compartilhados, o que pode ser muito importante para objetos mutáveis.

• marshal não pode ser usado para serializar classes definidas pelo usuário e suas instâncias. pickle pode salvar e restaurar instâncias de classe de forma transparente, no entanto, a definição de classe deve ser importável e viver no mesmo módulo de quando o objeto foi armazenado.

• O formato de serialização do marshal não tem garantia de portabilidade entre as versões do Python. Como sua principal tarefa em vida é oferecer suporte a arquivos .pyc, os implementadores do Python se reservam o direito de alterar o formato de serialização de maneiras não compatíveis com versões anteriores, caso haja necessidade. O formato de serialização do pickle tem a garantia de ser compatível com versões anteriores em todas as versões do Python, desde que um protocolo pickle compatível seja escolhido e o código de serialização e desserialização com pickle lide com diferenças de tipo Python 2 a Python 3 se seus dados estiverem cruzando aquele limite de mudança de linguagem exclusivo.

Comparação com json

Existem diferenças fundamentais entre os protocolos pickle e JSON (JavaScript Object Notation):

• JSON é um formato de serialização de texto (ele produz texto unicode, embora na maioria das vezes seja codificado para utf-8), enquanto pickle é um formato de serialização binário;

• JSON é legível por humanos, enquanto pickle não é;

• JSON é interoperável e amplamente usado fora do ecossistema Python, enquanto pickle é específico para Python;

• JSON, por padrão, só pode representar um subconjunto dos tipos embutidos do Python, e nenhuma classe personalizada; pickle pode representar um número extremamente grande de tipos Python (muitos deles automaticamente, pelo uso inteligente dos recursos de introspecção do Python; casos complexos podem ser resolvidos implementando APIs de objetos específicos);

• Ao contrário do pickle, a desserialização não confiável do JSON não cria, por si só, uma vulnerabilidade de execução de código arbitrário.

Ver também

O módulo json: um módulo de biblioteca padrão que permite a serialização e desserialização JSON.

Formato de fluxo de dados

O formato de dados usado pelo pickle é específico do Python. Isso tem a vantagem de não haver restrições impostas por padrões externos, como JSON (que não pode representar o compartilhamento de ponteiros); no entanto, isso significa que programas não Python podem não ser capazes de reconstruir objetos Python serializados com pickle.

Por padrão, o formato de dados do pickle usa uma representação binária relativamente compacta. Se você precisa de características de tamanho ideal, pode com eficiência comprimir dados processados com pickle.

O módulo pickletools contém ferramentas para analisar fluxos de dados gerados por pickle. O código-fonte do pickletools tem extensos comentários sobre códigos de operações usados ​​por protocolos de pickle.

Existem atualmente 6 protocolos diferentes que podem ser usados ​​para a serialização com pickle. Quanto mais alto o protocolo usado, mais recente é a versão do Python necessária para ler o pickle produzido.

• A versão 0 do protocolo é o protocolo original “legível por humanos” e é compatível com versões anteriores do Python.

• A versão 1 do protocolo é um formato binário antigo que também é compatível com versões anteriores do Python.

• A versão 2 do protocolo foi introduzida no Python 2.3. Ela fornece uma serialização com pickle muito mais eficiente de classes estilo novo. Consulte PEP 307 para obter informações sobre as melhorias trazidas pelo protocolo 2.

• A versão 3 do protocolo foi adicionada ao Python 3.0. Ela tem suporte explícito a objetos bytes e não é possível desserializar com pickle a partir do Python 2.x. Este era o protocolo padrão no Python 3.0–3.7.

• A versão 4 do protocolo foi adicionada ao Python 3.4. Ela adiciona suporte para objetos muito grandes, serialização com pickle de mais tipos de objetos e algumas otimizações de formato de dados. É o protocolo padrão a partir do Python 3.8. Consulte PEP 3154 para obter informações sobre as melhorias trazidas pelo protocolo 4.

• A versão 5 do protocolo foi adicionada ao Python 3.8. Ela adiciona suporte a dados fora da banda e aumento de velocidade para dados dentro da banda. Consulte PEP 574 para obter informações sobre as melhorias trazidas pelo protocolo 5.

Nota

A serialização é uma noção mais primitiva do que a persistência; embora o pickle leia e escreva objetos de arquivo, ele não lida com a questão de nomear objetos persistentes, nem a questão (ainda mais complicada) de acesso simultâneo a objetos persistentes. O módulo pickle pode transformar um objeto complexo em um fluxo de bytes e pode transformar o fluxo de bytes em um objeto com a mesma estrutura interna. Talvez a coisa mais óbvia a fazer com esses fluxos de bytes seja escrevê-los em um arquivo, mas também é concebível enviá-los através de uma rede ou armazená-los em um banco de dados. O módulo shelve fornece uma interface simples para serializar e desserializar com pickle os objetos em arquivos de banco de dados no estilo DBM.

Interface do módulo

Para serializar uma hierarquia de objeto, você simplesmente chama a função dumps(). Da mesma forma, para desserializar um fluxo de dados, você chama a função loads(). No entanto, se você quiser mais controle sobre a serialização e desserialização, pode criar um objeto Pickler ou Unpickler, respectivamente.

O módulo pickle fornece as seguintes constantes:

pickle.HIGHEST_PROTOCOL

Um inteiro, a mais alta versão de protocolo disponível. Este valor pode ser passado como um valor de protocol para as funções dump() e dumps(), bem como o construtor de Pickler.

pickle.DEFAULT_PROTOCOL

Um inteiro, a versão de protocolo padrão usada para a serialização com pickle. Pode ser menor que HIGHEST_PROTOCOL. Atualmente, o protocolo padrão é 4, introduzido pela primeira vez no Python 3.4 e incompatível com as versões anteriores.

Alterado na versão 3.0: O protocolo padrão é 3.

Alterado na versão 3.8: O protocolo padrão é 4.

O módulo pickle fornece as seguintes funções para tornar o processo de serialização com pickle mais conveniente:

pickle.dump(obj, file, protocol=None, *, fix_imports=True, buffer_callback=None)

Escreve a representação após a serialização com pickle do objeto obj no objeto arquivo aberto file. Isso é equivalente a Pickler(file, protocol).dump(obj).

Os argumentos file, protocol, fix_imports e buffer_callback têm o mesmo sentido que no construtor de Pickler.

Alterado na versão 3.8: O argumento buffer_callback foi adicionado.

pickle.dumps(obj, protocol=None, *, fix_imports=True, buffer_callback=None)

Retorna a representação em após a serialização com pickle do objeto obj como um objeto bytes, ao invés de escrevê-lo em um arquivo.

Os argumentos protocol, fix_imports e buffer_callback têm o mesmo sentido que no construtor de Pickler.

Alterado na versão 3.8: O argumento buffer_callback foi adicionado.

pickle.load(file, *, fix_imports=True, encoding='ASCII', errors='strict', buffers=None)

Lê a representação serializada com pickle de um objeto a partir de objeto arquivo aberto file e retorna a hierarquia de objeto reconstituído especificada nele. Isso é equivalente a Unpickler(file).load().

A versão do protocolo pickle é detectada automaticamente, portanto, nenhum argumento de protocolo é necessário. Bytes após a representação serializada com pickle do objeto são ignorados.

Os argumentos file, fix_imports, encoding, errors, strict e buffers têm o mesmo significado que no construtor construtor Unpickler.

Alterado na versão 3.8: O argumento buffers foi adicionado.

pickle.loads(data, /, *, fix_imports=True, encoding='ASCII', errors='strict', buffers=None)

Retorna a hierarquia de objeto reconstituído da representação serializada com pickle data de um objeto. data deve ser um objeto byte ou similar.

A versão do protocolo pickle é detectada automaticamente, portanto, nenhum argumento de protocolo é necessário. Bytes após a representação serializada com pickle do objeto são ignorados.

Os argumentos fix_imports, encoding, errors, strict e buffers têm o mesmo significado que no construtor construtor Unpickler.

Alterado na versão 3.8: O argumento buffers foi adicionado.

O módulo pickle define três exceções:

exception pickle.PickleError

Classe base comum para as outras exceções de serialização com pickle. Herda de Exception.

exception pickle.PicklingError

Erro levantado quando um objeto não serializável com pickle é encontrado por Pickler. Herda de PickleError.

Consulte O que pode ser serializado e desserializado com pickle? para saber quais tipos de objetos podem ser serializados com pickle.

exception pickle.UnpicklingError

Erro levantado quando há um problema ao desserializar com pickle um objeto, como dados corrompidos ou violação de segurança. Herda de PickleError.

Observe que outras exceções também podem ser levantadas durante a desserialização com pickle, incluindo (mas não necessariamente limitado a) AttributeError, EOFError, ImportError e IndexError.

O módulo pickle exporta três classes, Pickler, Unpickler e PickleBuffer:

class pickle.Pickler(file, protocol=None, *, fix_imports=True, buffer_callback=None)

Isso leva um arquivo binário a escrever um fluxo de dados pickle.

O argumento opcional protocol, um inteiro, diz ao pickler para usar o protocolo fornecido; os protocolos suportados são de 0 a HIGHEST_PROTOCOL. Se não for especificado, o padrão é DEFAULT_PROTOCOL. Se um número negativo for especificado, HIGHEST_PROTOCOL é selecionado.

O argumento file deve ter um método write() que aceite um argumento de um único byte. Portanto, pode ser um arquivo em disco aberto para escrita binária, uma instância io.BytesIO ou qualquer outro objeto personalizado que atenda a esta interface.

Se fix_imports for verdadeiro e protocolo for menor que 3, pickle tentará mapear os novos nomes do Python 3 para os nomes dos módulos antigos usados no Python 2, de modo que o fluxo de dados pickle seja legível com o Python 2.

Se buffer_callback for None (o padrão), as visualizações de buffer são serializadas em file como parte do fluxo pickle.

Se buffer_callback não for None, ele pode ser chamado qualquer número de vezes com uma visualização de buffer. Se essa chamada retornar um valor falso (tal como None), o buffer fornecido é fora da banda; caso contrário, o buffer é serializado dentro da banda, ou seja, dentro do fluxo pickle.

É um erro se buffer_callback não for None e protocol for None ou menor que 5.

Alterado na versão 3.8: O argumento buffer_callback foi adicionado.

dump(obj)

Escreve a representação serializada em pickle de obj no objeto arquivo aberto fornecido no construtor.

persistent_id(obj)

Não faz nada por padrão. Isso existe para que uma subclasse possa substituí-lo.

Se persistent_id() retornar None, obj é serializado com pickle como de costume. Qualquer outro valor faz com que Pickler emita o valor retornado como um ID persistente para obj. O significado deste ID persistente deve ser definido por Unpickler.persistent_load(). Observe que o valor retornado por persistent_id() não pode ter um ID persistente.

Consulte Persistência de objetos externos para detalhes e exemplos de usos.

Alterado na versão 3.13: Foi adicionada a implementação padrão desse método na implementação em C da Pickler.

dispatch_table

A tabela de despacho de um objeto pickler é um registro de funções de redução do tipo que pode ser declarado usando copyreg.pickle(). É um mapeamento cujas chaves são classes e cujos valores são funções de redução. Uma função de redução leva um único argumento da classe associada e deve estar de acordo com a mesma interface de um método __reduce__().

Por padrão, um objeto pickler não terá um atributo dispatch_table, e em vez disso usará a tabela de despacho global gerenciada pelo módulo copyreg. No entanto, para personalizar a serialização com pickle de um objeto pickler específico, pode-se definir o atributo dispatch_table para um objeto do tipo dict. Alternativamente, se uma subclasse de Pickler tem um atributo dispatch_table então ele será usado como a tabela de despacho padrão para instâncias daquela classe.

Consulte Tabelas de despacho para exemplos de uso.

Adicionado na versão 3.3.

reducer_override(obj)

Redutor especial que pode ser definido em subclasses de Pickler. Este método tem prioridade sobre qualquer redutor em dispatch_table. Ele deve estar de acordo com a mesma interface que um método __reduce__() e pode opcionalmente retornar NotImplemented como alternativa em redutores registrados em dispatch_table para serializar com pickle obj.

Para exemplo detalhado, consulte Redução personalizada para tipos, funções e outros objetos.

Adicionado na versão 3.8.

fast

Descontinuado. Ative o modo rápido se definido como um valor verdadeiro. O modo rápido desabilita o uso de memo, portanto, agilizando o processo de serialização com pickle por não gerar códigos de operação PUT supérfluos. Ele não deve ser usado com objetos autorreferenciais, fazer o contrário fará com que Pickler recorra infinitamente.

Use pickletools.optimize() se você precisar de serializações com pickle mais compactas.

class pickle.Unpickler(file, *, fix_imports=True, encoding='ASCII', errors='strict', buffers=None)

Recebe um arquivo binário para ler um fluxo de dados pickle.

A versão do protocolo do pickle é detectada automaticamente, portanto, nenhum argumento de protocolo é necessário.

O argumento file deve ter três métodos: um método read() que recebe um argumento inteiro, um método readinto() que recebe um argumento buffer e um método readline() que não requer argumentos, como na interface io.BufferedIOBase. Assim, file pode ser um arquivo em disco aberto para leitura binária, um objeto io.BytesIO ou qualquer outro objeto personalizado que atenda a esta interface.

Os argumentos opcionais fix_imports, encoding e errors são usados para controlar o suporte de compatibilidade ao fluxo pickle gerado pelo Python 2. Se fix_imports for verdadeiro, pickle tentará mapear os nomes antigos do Python 2 para os novos nomes usados no Python 3. Os encoding e erros dizem ao pickle como decodificar instâncias de string de 8 bits capturadas pelo Python 2; o padrão é ‘ASCII’ e ‘strict’, respectivamente. O argumento encoding pode ser ‘bytes’ para ler essas instâncias de string de 8 bits como objetos de bytes. Usar encoding='latin1' é necessário para a desserialização com pickle de vetores NumPy e instâncias de datetime, date e time serializadas com pickle pelo Python 2.

Se buffers for None (o padrão), todos os dados necessários para desserialização devem estar contidos no fluxo pickle. Isso significa que o argumento buffer_callback era None quando um Pickler foi instanciado (ou quando dump() ou dumps() foi chamado).

Se buffers for None, deve ser um iterável de objetos habilitados para buffer que é consumido cada vez que o fluxo de serialização com pickle faz referência a uma visualização de buffer fora da banda. Esses buffers foram fornecidos em ordem para o buffer_callback de um objeto Pickler.

Alterado na versão 3.8: O argumento buffers foi adicionado.

load()

Lê a representação serializada com pickle de um objeto a partir do objeto arquivo aberto fornecido no construtor e retorna a hierarquia de objeto reconstituído especificada nele. Os bytes após a representação serializada com pickle do objeto são ignorados.

persistent_load(pid)

Levanta um UnpicklingError por padrão.

Se definido, persistent_load() deve retornar o objeto especificado pelo ID persistente pid. Se um ID persistente inválido for encontrado, uma UnpicklingError deve ser levantada.

Consulte Persistência de objetos externos para detalhes e exemplos de usos.

Alterado na versão 3.13: Foi adicionada a implementação padrão desse método na implementação em C da Unpickler.

find_class(module, name)

Importa module se necessário e retorna o objeto chamado name dele, onde os argumentos module e name são objetos str. Observe, ao contrário do que seu nome sugere, find_class() também é usado para encontrar funções.

As subclasses podem substituir isso para obter controle sobre quais tipos de objetos e como eles podem ser carregados, reduzindo potencialmente os riscos de segurança. Confira Restringindo globais para detalhes.

Levanta um evento de auditoria pickle.find_class com os argumentos module, name.

class pickle.PickleBuffer(buffer)

Um invólucro para um buffer que representa dados serializáveis com pickle. buffer deve ser um objeto provedor de buffer, como um objeto byte ou similar ou um vetor N-dimensional.

PickleBuffer é ele próprio um provedor de buffer, de forma que é possível passá-lo para outras APIs que esperam um objeto provedor de buffer, como memoryview.

Objetos PickleBuffer só podem ser serializados usando o protocolo pickle 5 ou superior. Eles são elegíveis para serialização fora de banda.

Adicionado na versão 3.8.

raw()

Retorna um memoryview da área de memória subjacente a este buffer. O objeto retornado é um memoryview unidimensional, contíguo C com formato B (bytes não assinados). BufferError é levantada se o buffer não for contíguo C nem Fortran.

release()

Libera o buffer subjacente exposto pelo objeto PickleBuffer.

O que pode ser serializado e desserializado com pickle?

Os seguintes tipos podem ser serializados com pickle:

• constantes embutidas (None, True, False, Ellipsis e NotImplemented);

• inteiros, números de ponto flutuante, números complexos;

• strings, bytes, bytearrays;

• tuplas, listas, conjuntos e dicionários contendo apenas objetos serializáveis com pickle;

• funções (embutidas ou definidas pelo usuário) acessíveis no nível superior de um módulo (usando def, não lambda);

• classes acessíveis no nível superior de um módulo;

• instâncias de classes cujo o resultado da chamada de __getstate__() seja serializável com pickle (veja a seção Serializando com pickle instâncias de classes para detalhes).

As tentativas de serializar objetos não serializáveis com pickle vão levantar a exceção PicklingError; quando isso acontece, um número não especificado de bytes pode já ter sido escrito no arquivo subjacente. Tentar serializar com pickle uma estrutura de dados altamente recursiva pode exceder a profundidade máxima de recursão, a RecursionError será levantada neste caso. Você pode aumentar este limite cuidadosamente com sys.setrecursionlimit().

Observe que as funções (embutidas e definidas pelo usuário) são serializadas com pickle pelo nome qualificado, não pelo valor. [2] Isso significa que apenas o nome da função é serializado com pickle, junto com o nome do módulo e das classes contidos. Nem o código da função, nem qualquer um de seus atributos de função são serializados com pickle. Assim, o módulo de definição deve ser importável no ambiente de desserialização com pickle, e o módulo deve conter o objeto nomeado, caso contrário, uma exceção será levantada. [3]

Da mesma forma, as classes são serializadas com pickle pelo nome qualificado, portanto, aplicam-se as mesmas restrições no ambiente de desserialização com pickle. Observe que nenhum código ou dado da classe é coletado, portanto, no exemplo a seguir, o atributo de classe attr não é restaurado no ambiente de desserialização com pickle:

class Foo:
    attr = 'A class attribute'

picklestring = pickle.dumps(Foo)

Essas restrições são a razão pela qual as funções e classes serializáveis com pickle devem ser definidas no nível superior de um módulo.

Da mesma forma, quando as instâncias da classe são serializadas com pickle, o código e os dados de sua classe não são serializados junto com elas. Apenas os dados da instância são serializados com pickle. Isso é feito de propósito para que você possa corrigir bugs em uma classe ou adicionar métodos à classe e ainda carregar objetos que foram criados com uma versão anterior da classe. Se você planeja ter objetos de longa duração que verão muitas versões de uma classe, pode valer a pena colocar um número de versão nos objetos para que as conversões adequadas possam ser feitas pelo método __setstate__() da classe.

Serializando com pickle instâncias de classes

Nesta seção, descrevemos os mecanismos gerais disponíveis para você definir, personalizar e controlar como as instâncias de classe são serializadas e desserializadas com pickle.

Na maioria dos casos, nenhum código adicional é necessário para tornar as instâncias serializáveis com pickle. Por padrão, o pickle recuperará a classe e os atributos de uma instância por meio de introspecção. Quando uma instância de classe não está serializada com pickle, seu método __init__() geralmente não é invocado. O comportamento padrão primeiro cria uma instância não inicializada e, em seguida, restaura os atributos salvos. O código a seguir mostra uma implementação desse comportamento:

def save(obj):
    return (obj.__class__, obj.__dict__)

def restore(cls, attributes):
    obj = cls.__new__(cls)
    obj.__dict__.update(attributes)
    return obj

As classes podem alterar o comportamento padrão, fornecendo um ou vários métodos especiais:

object.__getnewargs_ex__()

Nos protocolos 2 e mais recentes, as classes que implementam o método __getnewargs_ex__() podem ditar os valores passados para o método __new__() após a desserialização com pickle. O método deve retornar um par (args, kwargs) onde args é uma tupla de argumentos posicionais e kwargs um dicionário de argumentos nomeados para construir o objeto. Esses serão passados para o método __new__() após a desserialização com pickle.

Você deve implementar este método se o método __new__() de sua classe requer argumentos somente-nomeados. Caso contrário, é recomendado para compatibilidade implementar __getnewargs__().

Alterado na versão 3.6: __getnewargs_ex__() é agora usado em protocolos 2 e 3.

object.__getnewargs__()

Este método serve a um propósito semelhante ao de __getnewargs_ex__(), mas tem suporte apenas a argumentos posicionais. Ele deve retornar uma tupla de argumentos args que serão passados para o método __new__() após a desserialização com pickle.

__getnewargs__() não será chamado se __getnewargs_ex__() estiver definido.

Alterado na versão 3.6: Antes do Python 3.6, __getnewargs__() era chamado em vez de __getnewargs_ex__() nos protocolos 2 e 3.

object.__getstate__()

Classes podem influenciar ainda mais como suas instâncias são serializadas com pickle, substituindo o método __getstate__(). Ele é chamado e o objeto retornado é serializado com pickle como o conteúdo da instância, em vez de um estado padrão. Existem vários casos:

• Para uma classe que não possui instância __dict__ e não possui __slots__, o estado padrão é None.

• Para uma classe que não uma possui instância __dict__ nem __slots__, o estado padrão é self.__dict__.

• Para uma classe que possui uma instância __dict__ e __slots__, o estado padrão é uma tupla consistindo de dois dicionários: self.__dict__, e um dicionário de mapeamento de nomes de slot para valores de slot. Apenas os slots que possuem um valor são incluídos neste último.

• Para uma classe que possui __slots__ e nenhuma __dict__ de instância, o estado padrão é uma tupla cujo primeiro item é None e cujo segundo item é um dicionário mapeando os nomes dos slots para os valores dos slots descritos no tópico anterior.

Alterado na versão 3.11: Adicionada a implementação padrão do método __getstate__() na classe objeto.

object.__setstate__(state)

Ao desserializar com pickle, se a classe define __setstate__(), ela é chamada com o estado não desserializado. Nesse caso, não há nenhum requisito para que o objeto de estado seja um dicionário. Caso contrário, o estado serializado com pickle deve ser um dicionário e seus itens são atribuídos ao dicionário da nova instância.

Nota

Se __reduce__() retorna um estado com valor None na serialização com pickle, o método __setstate__() não será chamado quando da desserialização com pickle.

Confira a seção Manipulação de objetos com estado para mais informações sobre como usar os métodos __getstate__() e __setstate__().

Nota

Quando da desserialização com pickle, alguns métodos, como __getattr__(), __getattribute__() ou __setattr__(), podem ser chamados na instância. No caso desses métodos dependerem de alguma invariante interna ser verdadeira, o tipo deve ser implementado __new__() para estabelecer tal invariante, pois __init__() não é chamada quando da desserialização com pickle em uma instância.

Como veremos, o pickle não usa diretamente os métodos descritos acima. Na verdade, esses métodos são parte do protocolo de cópia que implementa o método especial __reduce__(). O protocolo de cópia fornece uma interface unificada para recuperar os dados necessários para serialização com pickle e cópia de objetos. [4]

Apesar de poderoso, implementar __reduce__() diretamente em sua classe é algo propenso a erro. Por este motivo, designers de classe devem usar a interface de alto nível (ou seja, __getnewargs_ex__(), __getstate__() e __setstate__()) sempre que possível. Vamos mostrar, porém, casos em que o uso de __reduce__() é a única opção ou leva a uma serialização com pickle mais eficiente, ou as ambas.

object.__reduce__()

A interface está atualmente definida da seguinte maneira. O método __reduce__() não aceita nenhum argumento e deve retornar uma string ou preferencialmente uma tupla (o objeto retornado é frequentemente referido como o “valor de redução”).

Se uma string é retornada, ela deve ser interpretada como o nome de uma variável global. Deve ser o nome local do objeto relativo ao seu módulo; o módulo pickle pesquisa o espaço de nomes do módulo para determinar o módulo do objeto. Esse comportamento é normalmente útil para singletons.

Quando uma tupla é retornada, ela deve ter entre dois e seis itens. Os itens opcionais podem ser omitidos ou None pode ser fornecido como seu valor. A semântica de cada item está em ordem:

• Um objeto chamável que será chamado para criar a versão inicial do objeto.

• Uma tupla de argumentos para o objeto chamável. Uma tupla vazia deve ser fornecida se o chamável não aceitar nenhum argumento.

• Opcionalmente, o estado do objeto, que será passado para o método __setstate__() do objeto conforme descrito anteriormente. Se o objeto não tiver tal método, o valor deve ser um dicionário e será adicionado ao atributo __dict__ do objeto.

• Opcionalmente, um iterador (e não uma sequência) produzindo itens sucessivos. Esses itens serão anexados ao objeto usando obj.append(item) ou, em lote, usando obj.extend(list_of_items). Isso é usado principalmente para subclasses de lista, mas pode ser usado por outras classes, desde que tenham os métodos append e extend com a assinatura apropriada. (Se append() ou extend() é usado depende de qual versão do protocolo pickle é usada, bem como o número de itens a anexar, então ambos devem ser suportados.)

• Opcionalmente, um iterador (não uma sequência) produzindo pares de valor-chave sucessivos. Esses itens serão armazenados no objeto usando obj[chave]=valor. Isso é usado principalmente para subclasses de dicionário, mas pode ser usado por outras classes, desde que implementem __setitem__().

• Opcionalmente, um chamável com uma assinatura (obj, estado). Este chamável permite ao usuário controlar programaticamente o comportamento de atualização de estado de um objeto específico, ao invés de usar o método estático __setstate__() de obj. Se não for None, este chamável terá prioridade sobre o __setstate__() de obj.

  Adicionado na versão 3.8: O sexto item opcional de tupla, (obj, estado), foi adicionado.

object.__reduce_ex__(protocol)

Alternativamente, um método __reduce_ex__() pode ser definido. A única diferença é que este método deve ter um único argumento inteiro, a versão do protocolo. Quando definido, pickle irá preferir isso ao método __reduce__(). Além disso, __reduce__() automaticamente se torna um sinônimo para a versão estendida. O principal uso desse método é fornecer valores de redução com compatibilidade reversa para versões mais antigas do Python.

Persistência de objetos externos

Para o benefício da persistência do objeto, o módulo pickle tem suporte à noção de uma referência a um objeto fora do fluxo de dados serializados com pickle. Esses objetos são referenciados por um ID persistente, que deve ser uma string de caracteres alfanuméricos (para o protocolo 0) [5] ou apenas um objeto arbitrário (para qualquer protocolo mais recente).

A resolução de tais IDs persistentes não é definida pelo módulo pickle; ele vai delegar esta resolução aos métodos definidos pelo usuário no selecionador e no separador, persistent_id() e persistent_load() respectivamente.

Para serializar com pickle objetos que têm um ID externo persistente, o pickler deve ter um método persistent_id() personalizado que recebe um objeto como um argumento e retorna None ou o ID persistente para esse objeto. Quando None é retornado, o pickler simplesmente serializa o objeto normalmente. Quando uma string de ID persistente é retornada, o pickler serializa aquele objeto, junto com um marcador para que o unpickler o reconheça como um ID persistente.

Para desserializar com pickle objetos externos, o unpickler deve ter um método persistent_load() personalizado que recebe um objeto de ID persistente e retorna o objeto referenciado.

Aqui está um exemplo abrangente que apresenta como o ID persistente pode ser usado para serializar com pickle objetos externos por referência.

# Simple example presenting how persistent ID can be used to pickle
# external objects by reference.

import pickle
import sqlite3
from collections import namedtuple

# Simple class representing a record in our database.
MemoRecord = namedtuple("MemoRecord", "key, task")

class DBPickler(pickle.Pickler):

    def persistent_id(self, obj):
        # Instead of pickling MemoRecord as a regular class instance, we emit a
        # persistent ID.
        if isinstance(obj, MemoRecord):
            # Here, our persistent ID is simply a tuple, containing a tag and a
            # key, which refers to a specific record in the database.
            return ("MemoRecord", obj.key)
        else:
            # If obj does not have a persistent ID, return None. This means obj
            # needs to be pickled as usual.
            return None


class DBUnpickler(pickle.Unpickler):

    def __init__(self, file, connection):
        super().__init__(file)
        self.connection = connection

    def persistent_load(self, pid):
        # This method is invoked whenever a persistent ID is encountered.
        # Here, pid is the tuple returned by DBPickler.
        cursor = self.connection.cursor()
        type_tag, key_id = pid
        if type_tag == "MemoRecord":
            # Fetch the referenced record from the database and return it.
            cursor.execute("SELECT * FROM memos WHERE key=?", (str(key_id),))
            key, task = cursor.fetchone()
            return MemoRecord(key, task)
        else:
            # Always raises an error if you cannot return the correct object.
            # Otherwise, the unpickler will think None is the object referenced
            # by the persistent ID.
            raise pickle.UnpicklingError("unsupported persistent object")


def main():
    import io
    import pprint

    # Initialize and populate our database.
    conn = sqlite3.connect(":memory:")
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("CREATE TABLE memos(key INTEGER PRIMARY KEY, task TEXT)")
    tasks = (
        'give food to fish',
        'prepare group meeting',
        'fight with a zebra',
        )
    for task in tasks:
        cursor.execute("INSERT INTO memos VALUES(NULL, ?)", (task,))

    # Fetch the records to be pickled.
    cursor.execute("SELECT * FROM memos")
    memos = [MemoRecord(key, task) for key, task in cursor]
    # Save the records using our custom DBPickler.
    file = io.BytesIO()
    DBPickler(file).dump(memos)

    print("Pickled records:")
    pprint.pprint(memos)

    # Update a record, just for good measure.
    cursor.execute("UPDATE memos SET task='learn italian' WHERE key=1")

    # Load the records from the pickle data stream.
    file.seek(0)
    memos = DBUnpickler(file, conn).load()

    print("Unpickled records:")
    pprint.pprint(memos)


if __name__ == '__main__':
    main()

Tabelas de despacho

Se alguém quiser personalizar a serialização com pickle de algumas classes sem perturbar nenhum outro código que dependa da serialização, pode-se criar um pickler com uma tabela de despacho privada.

A tabela de despacho global gerenciada pelo módulo copyreg está disponível como copyreg.dispatch_table. Portanto, pode-se escolher usar uma cópia modificada de copyreg.dispatch_table como uma tabela de despacho privada.

Por exemplo

f = io.BytesIO()
p = pickle.Pickler(f)
p.dispatch_table = copyreg.dispatch_table.copy()
p.dispatch_table[SomeClass] = reduce_SomeClass

cria uma instância de pickle.Pickler com uma tabela de despacho privada que trata a classe SomeClass especialmente. Alternativamente, o código

class MyPickler(pickle.Pickler):
    dispatch_table = copyreg.dispatch_table.copy()
    dispatch_table[SomeClass] = reduce_SomeClass
f = io.BytesIO()
p = MyPickler(f)

faz o mesmo, mas todas as instâncias de MyPickler compartilharão por padrão a tabela de despacho privada. Por outro lado, o código

copyreg.pickle(SomeClass, reduce_SomeClass)
f = io.BytesIO()
p = pickle.Pickler(f)

modifica a tabela de despacho global compartilhada por todos os usuários do módulo copyreg.

Manipulação de objetos com estado

Aqui está um exemplo que mostra como modificar o comportamento de serialização com pickle de uma classe. A classe TextReader abaixo abre um arquivo texto e retorna o número da linha e o conteúdo da linha cada vez que seu método readline() é chamado. Se uma instância de TextReader for selecionada, todos os atributos exceto o membro do objeto arquivo são salvos. Quando a instância é removida, o arquivo é reaberto e a leitura continua a partir do último local. Os métodos __setstate__() e __getstate__() são usados para implementar este comportamento.

class TextReader:
    """Print and number lines in a text file."""

    def __init__(self, filename):
        self.filename = filename
        self.file = open(filename)
        self.lineno = 0

    def readline(self):
        self.lineno += 1
        line = self.file.readline()
        if not line:
            return None
        if line.endswith('\n'):
            line = line[:-1]
        return "%i: %s" % (self.lineno, line)

    def __getstate__(self):
        # Copy the object's state from self.__dict__ which contains
        # all our instance attributes. Always use the dict.copy()
        # method to avoid modifying the original state.
        state = self.__dict__.copy()
        # Remove the unpicklable entries.
        del state['file']
        return state

    def __setstate__(self, state):
        # Restore instance attributes (i.e., filename and lineno).
        self.__dict__.update(state)
        # Restore the previously opened file's state. To do so, we need to
        # reopen it and read from it until the line count is restored.
        file = open(self.filename)
        for _ in range(self.lineno):
            file.readline()
        # Finally, save the file.
        self.file = file

Um exemplo de uso pode ser algo assim:

>>> reader = TextReader("hello.txt")
>>> reader.readline()
'1: Hello world!'
>>> reader.readline()
'2: I am line number two.'
>>> new_reader = pickle.loads(pickle.dumps(reader))
>>> new_reader.readline()
'3: Goodbye!'

Redução personalizada para tipos, funções e outros objetos

Adicionado na versão 3.8.

Às vezes, dispatch_table pode não ser flexível o suficiente. Em particular, podemos querer personalizar a serialização com pickle com base em outro critério que não o tipo do objeto, ou podemos personalizar a serialização com pickle de funções e classes.

Para esses casos, é possível criar uma subclasse da classe Pickler e implementar um método reducer_override(). Este método pode retornar uma tupla de redução arbitrária (veja __reduce__()). Ele pode, alternativamente, retornar NotImplemented para retornar ao comportamento tradicional.

Se dispatch_table e reducer_override() forem definidos, o método reducer_override() tem prioridade.

Nota

Por motivos de desempenho, reducer_override() não pode ser chamado para os seguintes objetos: None, True, False, e as instâncias exatas de int, float, bytes, str, dict, set, frozenset, list e tuple.

Aqui está um exemplo simples onde permitimos serialização com pickle e reconstrução de uma determinada classe:

import io
import pickle

class MyClass:
    my_attribute = 1

class MyPickler(pickle.Pickler):
    def reducer_override(self, obj):
        """Custom reducer for MyClass."""
        if getattr(obj, "__name__", None) == "MyClass":
            return type, (obj.__name__, obj.__bases__,
                          {'my_attribute': obj.my_attribute})
        else:
            # For any other object, fallback to usual reduction
            return NotImplemented

f = io.BytesIO()
p = MyPickler(f)
p.dump(MyClass)

del MyClass

unpickled_class = pickle.loads(f.getvalue())

assert isinstance(unpickled_class, type)
assert unpickled_class.__name__ == "MyClass"
assert unpickled_class.my_attribute == 1

Buffers fora da banda

Adicionado na versão 3.8.

Em alguns contextos, o módulo pickle é usado para transferir grandes quantidades de dados. Portanto, pode ser importante minimizar o número de cópias de memória para preservar o desempenho e o consumo de recursos. No entanto, a operação normal do módulo pickle, à medida que transforma uma estrutura semelhante a um gráfico de objetos em um fluxo sequencial de bytes, envolve intrinsecamente a cópia de dados de e para o fluxo pickle.

Esta restrição pode ser evitada se tanto o fornecedor (a implementação dos tipos de objetos a serem transferidos) e o consumidor (a implementação do sistema de comunicações) tiverem suporte aos recursos de transferência fora de banda fornecidos pelo protocolo pickle 5 e superior.

API de provedor

Os grandes objetos de dados a serem serializados com pickle devem implementar um método __reduce_ex__() especializado para o protocolo 5 e superior, que retorna uma instância PickleBuffer (em vez de, por exemplo, um objeto bytes) para quaisquer dados grandes.

Um objeto PickleBuffer sinaliza que o buffer subjacente é elegível para transferência de dados fora de banda. Esses objetos permanecem compatíveis com o uso normal do módulo pickle. No entanto, os consumidores também podem optar por dizer ao pickle que eles irão lidar com esses buffers por conta própria.

API de consumidor

Um sistema de comunicação pode permitir o manuseio personalizado dos objetos PickleBuffer gerados ao serializar um grafo de objeto.

No lado emissor, é necessário passar um argumento buffer_callback para Pickler (ou para a função dump() ou dumps()), que será chamada com cada PickleBuffer gerado durante a serialização com pickle do grafo do objeto. Os buffers acumulados pelo buffer_callback não verão seus dados copiados no fluxo pickle, apenas um marcador barato será inserido.

No lado receptor, é necessário passar um argumento buffers para Unpickler (ou para a função load() ou load()), que é um iterável dos buffers que foram passado para buffer_callback. Esse iterável deve produzir buffers na mesma ordem em que foram passados para buffer_callback. Esses buffers fornecerão os dados esperados pelos reconstrutores dos objetos cuja serialização com pickle produziu os objetos PickleBuffer originais.

Entre o lado emissor e o lado receptor, o sistema de comunicações está livre para implementar seu próprio mecanismo de transferência para buffers fora de banda. As otimizações potenciais incluem o uso de memória compartilhada ou compactação dependente do tipo de dados.

Exemplo

Aqui está um exemplo trivial onde implementamos uma subclasse de bytearray capaz de participar de serialização com pickle de buffer fora de banda:

class ZeroCopyByteArray(bytearray):

    def __reduce_ex__(self, protocol):
        if protocol >= 5:
            return type(self)._reconstruct, (PickleBuffer(self),), None
        else:
            # PickleBuffer is forbidden with pickle protocols <= 4.
            return type(self)._reconstruct, (bytearray(self),)

    @classmethod
    def _reconstruct(cls, obj):
        with memoryview(obj) as m:
            # Get a handle over the original buffer object
            obj = m.obj
            if type(obj) is cls:
                # Original buffer object is a ZeroCopyByteArray, return it
                # as-is.
                return obj
            else:
                return cls(obj)

O reconstrutor (o método de classe _reconstruct) retorna o objeto de fornecimento do buffer se ele tiver o tipo correto. Esta é uma maneira fácil de simular o comportamento de cópia zero neste exemplo de brinquedo.

Do lado consumidor, podemos serializar com pickle esses objetos da maneira usual, que quando não serializados nos dará uma cópia do objeto original:

b = ZeroCopyByteArray(b"abc")
data = pickle.dumps(b, protocol=5)
new_b = pickle.loads(data)
print(b == new_b)  # True
print(b is new_b)  # False: a copy was made

Mas se passarmos um buffer_callback e, em seguida, retornarmos os buffers acumulados ao desserializar, seremos capazes de recuperar o objeto original:

b = ZeroCopyByteArray(b"abc")
buffers = []
data = pickle.dumps(b, protocol=5, buffer_callback=buffers.append)
new_b = pickle.loads(data, buffers=buffers)
print(b == new_b)  # True
print(b is new_b)  # True: no copy was made

Este exemplo é limitado pelo fato de que bytearray aloca sua própria memória: você não pode criar uma instância de bytearray que é apoiada pela memória de outro objeto. No entanto, tipos de dados de terceiros, como arrays de NumPy, não têm essa limitação e permitem o uso de serialização com pickle de cópia zero (ou fazer o mínimo de cópias possível) ao transferir entre processos ou sistemas distintos.

Ver também

PEP 574 – Protocolo de Pickle 5 com buffers de dados fora da banda

Restringindo globais

Por padrão, a desserialização com pickle importará qualquer classe ou função que encontrar nos dados pickle. Para muitos aplicativos, esse comportamento é inaceitável, pois permite que o unpickler importe e invoque código arbitrário. Basta considerar o que este fluxo de dados pickle feito à mão faz quando carregado:

>>> import pickle
>>> pickle.loads(b"cos\nsystem\n(S'echo hello world'\ntR.")
hello world
0

Neste exemplo, o unpickler importa a função os.system() e então aplica o argumento string “echo hello world”. Embora este exemplo seja inofensivo, não é difícil imaginar um que possa danificar seu sistema.

Por esta razão, você pode querer controlar o que é desserializado com pickle personalizando Unpickler.find_class(). Ao contrário do que seu nome sugere, Unpickler.find_class() é chamado sempre que um global (ou seja, uma classe ou uma função) é solicitado. Assim, é possível proibir completamente os globais ou restringi-los a um subconjunto seguro.

Aqui está um exemplo de um unpickler que permite que apenas algumas classes seguras do módulo builtins sejam carregadas:

import builtins
import io
import pickle

safe_builtins = {
    'range',
    'complex',
    'set',
    'frozenset',
    'slice',
}

class RestrictedUnpickler(pickle.Unpickler):

    def find_class(self, module, name):
        # Only allow safe classes from builtins.
        if module == "builtins" and name in safe_builtins:
            return getattr(builtins, name)
        # Forbid everything else.
        raise pickle.UnpicklingError("global '%s.%s' is forbidden" %
                                     (module, name))

def restricted_loads(s):
    """Helper function analogous to pickle.loads()."""
    return RestrictedUnpickler(io.BytesIO(s)).load()

Um exemplo de uso do nosso unpickler funcionando como esperado:

>>> restricted_loads(pickle.dumps([1, 2, range(15)]))
[1, 2, range(0, 15)]
>>> restricted_loads(b"cos\nsystem\n(S'echo hello world'\ntR.")
Traceback (most recent call last):
  ...
pickle.UnpicklingError: global 'os.system' is forbidden
>>> restricted_loads(b'cbuiltins\neval\n'
...                  b'(S\'getattr(__import__("os"), "system")'
...                  b'("echo hello world")\'\ntR.')
Traceback (most recent call last):
  ...
pickle.UnpicklingError: global 'builtins.eval' is forbidden

Como nossos exemplos mostram, você deve ter cuidado com o que permite que seja desserializado com pickle. Portanto, se a segurança é uma preocupação, você pode querer considerar alternativas como a API de marshalling em xmlrpc.client ou soluções de terceiros.

Desempenho

Versões recentes do protocolo pickle (do protocolo 2 em diante) apresentam codificações binárias eficientes para vários recursos comuns e tipos embutidos. Além disso, o módulo pickle tem um otimizador transparente escrito em C.

Exemplos

Para código mais simples, use as funções dump() e load().

import pickle

# An arbitrary collection of objects supported by pickle.
data = {
    'a': [1, 2.0, 3+4j],
    'b': ("character string", b"byte string"),
    'c': {None, True, False}
}

with open('data.pickle', 'wb') as f:
    # Pickle the 'data' dictionary using the highest protocol available.
    pickle.dump(data, f, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

O exemplo a seguir lê os dados resultantes em serializados com pickle.

import pickle

with open('data.pickle', 'rb') as f:
    # The protocol version used is detected automatically, so we do not
    # have to specify it.
    data = pickle.load(f)

Ver também

Módulo copyreg

Registro de construtor de interface Pickle para tipos de extensão.

Módulo pickletools

Ferramentas para trabalhar e analisar dados serializados com pickle.

Módulo shelve

Banco de dados indexado de objetos; usa pickle.

Módulo copy

Cópia rasa e cópia profunda de objeto.

Módulo marshal

Serialização de alto desempenho de tipos embutidos.

Notas de rodapé

[1]

Não confunda isso com o módulo marshal

[2]

É por isso que funções lambda não podem ser serializadas com pickle: todas as funções lambda compartilham o mesmo nome: <lambda>.

[3]

A exceção levantada provavelmente será uma ImportError ou uma AttributeError, mas poderia ser outra coisa.

[4]

O módulo copy usa este protocolo para operações de cópia rasa e cópia profunda.

[5]

A limitação de caracteres alfanuméricos se deve ao fato de que os IDs persistentes, no protocolo 0, serem delimitados pelo caractere de nova linha. Portanto, se qualquer tipo de caractere de nova linha ocorrer em IDs persistentes, os dados resultantes da serialização com pickle se tornarão ilegíveis.