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pickle

pickle

概要

シリアライズをするためのモジュール。標準モジュールに入っている。

pickleを複数形にするとピクルス（pickles）となる。つまり、処理が終わったら消えてしまうメモリ上のオブジェクトを、漬け物のごとく保存が利くようにし、後から使ったり、ネットワーク越しにやりとりできるようにする。

使用例

処理に時間のかかる中間データを後から分析に使いたい場合など、とりあえず保存しておく、というのに便利。

どこかに保存するのに、別に必ずしもPickleでなくても、CSVなどに変換して保存することもできる。だが、手軽さと容量の面から、Pickleの方が楽。

CSV
- ×ファイル出力・読み込み処理を書くのが面倒
- ×intをいちいちテキストに変換するので容量を取るし遅い
- ○テキストエディタで開けば中身が確認できるのは利点
バイナリ
- ×ファイル出力・読み込み処理書くのがとても面倒
- ○容量は、上手くやれば最小限で済む
pickle
- ○一発でファイル出力・読み込み可能なので楽。処理速度も容量もそこそこ良い
- ×pandas.DataFrameなど、一部のオブジェクトで容量を無駄に消費しがち
  - pandas DataFrameを省メモリにpickleする - ABEJA Arts Blog

使い方

保存

        
              import pickle
 
a = [1, 2, 3]  # 保存対象
 
# バイナリ書き込みでファイルを開く
with open('a.pickle', mode='wb') as wh:
    pickle.dump(a, wh)

読み込み

        
              import pickle
 
# バイナリ読み込みでファイルを開く
with open('a.pickle', mode='rb') as rh:
    a = pickle.load(rh)
 
print(a)
# => [1, 2, 3]

より詳しい資料

ユーザ定義クラスのpickle, unpickle処理のまとめ - Qiita

注意

保存される範囲

自作クラスでも問題なくpickle化できるが、それは「名前」だけであり、「クラスそのもの」は保存されない。

例えば、以下のようにしてTestAのインスタンスを保存し、

        
          test_a.py
          
              class TestA:
    num = 1
    def func1(self):
        print('Hello!')

        
          test_b.py
          
              # TestA のインスタンス a を作りpickleで保存
import pickle
from test_a import TestA
 
a = TestA()
with open('a.pickle', mode='wb') as wh:
    pickle.dump(a, wh)

次にこれをpickle.load()する際は、その環境から同じようにfrom test_a import TestAによってインポートできるTestAクラスが無いと、エラーになる。

        
          test_o.py
          
              # 全く別の環境に、a.pickleだけコピーして、TestAクラスはインポートせず実行
import pickle
 
with open('a.pickle', mode='rb') as rh:
    a = pickle.load(rh)
 
# => ModuleNotFoundError: No module named 'test_a'

また、pickle後に関数の処理を変えてからunpickleすると、変更後の処理になる。これも、「処理」でなく「名前」だけを保存していることの現れである。

        
          test_a.py
          
              class TestA:
    num = 1
    # printする内容を変更
    def func1(self):
        # print('Hello!')
        print('Good Bye!')

        
          test_c.py
          
              import pickle
 
# a.pickleはTestA変更前に保存しておいたもの
with open('a.pickle', mode='rb') as rh:
    a = pickle.load(rh)
 
# 変更前に保存したものでも、変更後の処理で実行される
a.func1()
# => Good Bye!

また、クラス内のみで宣言された変数は保持されない。これはついうっかり保存されると思いがちなので注意。

        
          test_a.py
          
              # num属性を持つクラス TestA
class TestA:
    num = 1

TestA のインスタンスを保存(コード略)

        
          test_c.py
          
              # (略: a.pickleの読み込み)
 
print(a.num)
# => AttributeError: 'TestA' object has no attribute 'num'

a.numを読み取ろうとするとAttributeErrorが発生し、そんな属性は記録されていないことがわかる。

インスタンスに対して宣言された変数は保持される。

        
          test_b.py
          
              import pickle
from test_a import TestA
 
a = TestA()
a.num += 99  # このタイミングで、numはインスタンスの属性となる
 
with open('a.pickle', mode='wb') as wh:
    pickle.dump(a, wh)

        
          test_c.py
          
              # (略: a.pickleの読み込み)
 
print(a.num)
# => 100

pickleできないオブジェクト

一部、pickle化できない種類のオブジェクトがある。

12.1. pickle — Python オブジェクトの直列化 — Python 3.6.3 ドキュメント

よく引っかかる例はlambda関数や、openで開いたファイルハンドラで、これが保存するオブジェクトのどこか1箇所にでも使われていると、pickle.dump()がエラーを出す。（関数内のローカル変数で使われている場合は関係ない。あくまでpickle化するオブジェクトを構成する一部で使われていればの話）

その場合、自作クラスであれば、pickle.dump時に呼ばれる__getstate__()内でpickle化できないオブジェクトの除去を行い、pickle.load時に呼ばれる__setstate__()内で復元作業を行うことで、対応が可能である。

        
          
          
              
              import pickle
from collections import defaultdict
 
class TestB:
    def __init__(self):
        # pickle化できないlambdaを持つインスタンス変数
        self.dd = defaultdict(lambda: [[],[]])
     
    # pickle時に呼ばれる
    def __getstate__(self):
        state = self.__dict__.copy()
        state['dd'] = dict(self.dd)
        return state
     
    # unpickle時に呼ばれる
    def __setstate__(self, state):
        self.__dict__.update(state)
        # 復元
        self.dd = defaultdict(lambda: [[],[]], self.dd)
 
b = TestB()
with open(b.pickle, mode='wb') as wh:
    pickle.dump(b, wh)

            

        
      

または、標準モジュールでは無いが「dill」というモジュールを使うことで、lambdaなども含めた拡張された範囲でのSerializeを行うことができる。表面的な使い方（dump, load）は変わらない。ただ、更新が止まったりするリスクはある。

dill 0.2.7.1 : Python Package Index

長期的に使うテクニック

上記の「Pickle化するクラスは名前のみ保存し、復元する際は現在のモジュールから読み直す」というのは、ドキュメント内にちらっと書かれているが、「バグ修正などが施された最新のものを使った方がよい」という思想からのようだ。

でも実際問題、それは「クラスのAPI（使用方法）が変わらない限り」という前提が付き、それが守られることは、よほど成熟したモジュールでもなければ稀である。

もし自作クラスで、長期的な使用を見据えバージョンによる使用方法の変更に対応するのであれば、pickleにバージョン情報を埋め込んでおけば、__setstate__()で現在のオブジェクトに適切に変換できる。

        
              import pickle
 
class TestC:
     
    def __setstate__(self, state):
        self.__dict__.update(state)
        self.ver == '0.1':
            # ver.0.1ではipsum変数に記録されていたのを
            # ver.0.2からlorem変数に記録するようにしたとする
            self.lorem = state.ipsum
            del self.ipsum
 
c = TestC()
c.ver = '0.2'
# ...

自作クラスでは無い場合は、ver.がわかる特定の形式で保存するという自分ルールを決めるとか。

        
              import pickle
 
data = [1, 2, 3]
 
with open(d.pickle, mode='wb') as wh:
    pickle.dump({ver: '0.2', data: data}, wh)

デコレータ

個人的に「既に処理済みのpickleがあればそちらから読み込む。無ければ処理後、保存する」という方法は割とよく使う。そのような処理を共通化するデコレータ例。

Python Tips：デコレータに引数を渡したい - Life with Python

        
              def add_pickle(pickle_path):
    def _add_pickle(func):
        def wrapper(*args):
            if os.path.exists(pickle_path):
                with open(pickle_path, 'rb') as rh:
                    return pickle.load(rh)
            data = func(*args)
            with open(pickle_path, 'wb') as wh:
                pickle.dump(data, wh)
            return data
 
        return wrapper
 
    return _add_pickle
 
# 使用
@add_pickle('C:\\path\\to\\pickle')
def heavy_process():
    # データ生成処理
    return data