在《文件(1)》和《文件(2)》中，已经学习了如何读写文件。
如果在程序中，有数据要保存到磁盘中，放到某个文件中是一种不错的方法。但是，如果像以前那样存，未免有点凌乱，并且没有什么良好的存储格式，导致数据以后被读出来的时候遇到麻烦，特别是不能让另外的使用者很好地理解。不要忘记了，编程是一个合作的活。还有，存储的数据不一定都是类似字符串、整数那种基础类型的。
总而言之，需要将要存储的对象格式化（或者叫做序列化），才好存好取。这就有点类似集装箱的作用。
所以，要用到本讲中提供的方式。
pickle
pickle是标准库中的一个模块，还有跟它完全一样的叫做cpickle，两者的区别就是后者更快。所以，下面操作中，不管是用import pickle，还是用import cpickle as pickle，在功能上都是一样的。
>>> import pickle
>>> integers = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> f = open("22901.dat", "wb")
>>> pickle.dump(integers, f)
>>> f.close()
用pickle.dump(integers, f)将数据integers保存到了文件22901.dat中。如果你要打开这个文件，看里面的内容，可能有点失望，但是，它对计算机是友好的。这个步骤，可以称之为将对象序列化。用到的方法是：
pickle.dump(obj,file[,protocol])
- obj：序列化对象，上面的例子中是一个列表，它是基本类型，也可以序列化自己定义的类型。
- file：一般情况下是要写入的文件。更广泛地可以理解为为拥有write()方法的对象，并且能接受字符串为为参数，所以，它还可以是一个StringIO对象，或者其它自定义满足条件的对象。
- protocol：可选项。默认为False（或者说0），是以ASCII格式保存对象；如果设置为1或者True，则以压缩的二进制格式保存对象。
下面换一种数据格式，并且做对比：
>>> import pickle
>>> d = {}
>>> integers = range(9999)
>>> d["i"] = integers #下面将这个dict格式的对象存入文件
>>> f = open("22902.dat", "wb")
>>> pickle.dump(d, f) #文件中以ascii格式保存数据
>>> f.close()
>>> f = open("22903.dat", "wb")
>>> pickle.dump(d, f, True) #文件中以二进制格式保存数据
>>> f.close()
>>> import os
>>> s1 = os.stat("22902.dat").st_size #得到两个文件的大小
>>> s2 = os.stat("22903.dat").st_size
>>> print "%d, %d, %.2f%%" % (s1, s2, (s2+0.0)/s1*100)
68903, 29774, 43.21%
比较结果发现，以二进制方式保存的文件比以ascii格式保存的文件小很多，前者约是后者的43%。
所以，在序列化的时候，特别是面对较大对象时，建议将dump()的参数True设置上，虽然现在存储设备的价格便宜，但是能省还是省点比较好。
存入文件，仅是一个目标，还有另外一个目标，就是要读出来，也称之为反序列化。
>>> integers = pickle.load(open("22901.dat", "rb"))
>>> print integers
[1, 2, 3, 4, 5]
就是前面存入的那个列表。再看看被以二进制存入的那个文件：
>>> f = open("22903.dat", "rb")
>>> d = pickle.load(f)
>>> print d
{'i': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, .... #省略后面的数字}
>>> f.close()
还是有自己定义数据类型的需要，这种类型是否可以用上述方式存入文件并读出来呢？看下面的例子：
>>> import cPickle as pickle #cPickle更快
>>> import StringIO #标准库中的一个模块，跟file功能类似，只不过是在内存中操作“文件”
>>> class Book(object): #自定义一种类型
... def __init__(self,name):
... self.name = name
... def my_book(self):
... print "my book is: ", self.name
...
>>> pybook = Book("<from beginner to master>")
>>> pybook.my_book()
my book is: <from beginner to master>
>>> file = StringIO.StringIO()
>>> pickle.dump(pybook, file, 1)
>>> print file.getvalue() #查看“文件”内容，注意下面不是乱码
ccopy_reg
_reconstructor
q(c__main__
Book
qc__builtin__
object
qNtRq}qUnameqU<from beginner to master>sb.
>>> pickle.dump(pybook, file) #换一种方式，再看内容，可以比较一下
>>> print file.getvalue() #视觉上，两者就有很大差异
ccopy_reg
_reconstructor
q(c__main__
Book
qc__builtin__
object
qNtRq}qUnameqU<from beginner to master>sb.ccopy_reg
_reconstructor
p1
(c__main__
Book
p2
c__builtin__
object
p3
NtRp4
(dp5
S'name'
p6
S'<from beginner to master>'
p7
sb.
如果要从文件中读出来：
>>> file.seek(0) #找到对应类型
>>> pybook2 = pickle.load(file)
>>> pybook2.my_book()
my book is: <from beginner to master>
>>> file.close()
shelve
pickle模块已经表现出它足够好的一面了。不过，由于数据的复杂性，pickle只能完成一部分工作，在另外更复杂的情况下，它就稍显麻烦了。于是，又有了shelve。
shelve模块也是标准库中的。先看一下基本操作：写入和读取
>>> import shelve
>>> s = shelve.open("22901.db")
>>> s["name"] = "www.itdiffer.com"
>>> s["lang"] = "python"
>>> s["pages"] = 1000
>>> s["contents"] = {"first":"base knowledge","second":"day day up"}
>>> s.close()
以上完成了数据写入的过程。其实，这更接近数据库的样式了。下面是读取。
>>> s = shelve.open("22901.db")
>>> name = s["name"]
>>> print name
www.itdiffer.com
>>> contents = s["contents"]
>>> print contents
{'second': 'day day up', 'first': 'base knowledge'}
当然，也可以用for语句来读：
>>> for k in s:
... print k, s[k]
...
contents {'second': 'day day up', 'first': 'base knowledge'}
lang python
pages 1000
name www.itdiffer.com
不管是写，还是读，都似乎要简化了。所建立的对象s，就如同字典一样，可称之为类字典对象。所以，可以如同操作字典那样来操作它。
但是，要小心坑：
>>> f = shelve.open("22901.db")
>>> f["author"]
['qiwsir']
>>> f["author"].append("Hetz") #试图增加一个
>>> f["author"] #坑就在这里
['qiwsir']
>>> f.close()
当试图修改一个已有键的值时，没有报错，但是并没有修改成功。要填平这个坑，需要这样做：
>>> f = shelve.open("22901.db", writeback=True) #多一个参数True
>>> f["author"].append("Hetz")
>>> f["author"] #没有坑了
['qiwsir', 'Hetz']
>>> f.close()
还用for循环一下：
>>> f = shelve.open("22901.db")
>>> for k,v in f.items():
... print k,": ",v
...
contents : {'second': 'day day up', 'first': 'base knowledge'}
lang : python
pages : 1000
author : ['qiwsir', 'Hetz']
name : www.itdiffer.com
shelve更像数据库了。
不过，它还不是真正的数据库。真正的数据库在后面。
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