来自导入 class 与 class 的对象的 cloudpickle 在与 pickling 发生的同一模块中定义

cloudpickle of object from imported class versus class defined in the same module as where pickling occurs

我注意到 cloudpickle.dump(obj) 产生的 pickle 文件是不同的,这取决于 obj 的 class(称之为 SubClass,BaseClass 的子class)是在发生 cloudpickling 的同一模块中导入或定义。

特别是,如果导入了 BaseClass 和 SubClass,则 pickle 文件仅存储对 MyClass 模块和 class 的引用,这是通过反汇编字节码确定的。

如果 BaseClass 和 SubClass 定义在与 cloudpickling 发生的同一模块中,那么 pickle 文件似乎存储了 BaseClass 和 SubClass 的代码。

有谁知道为什么会这样?这是因为当它们在主模块中定义时,cloudpickle 将对象与它们的 classes 完全序列化了吗?

在发生 cloudpickling 的同一模块中定义的 BaseClass 和 SubClass:

import cloudpickle
import pickletools


class BaseClass:
    def func(self):
        print("BaseClass")


class SubClass(BaseClass):
    def subfunc(self):
        print("SubClass")


obj = SubClass()
with open("cloudpickle_object.pkl", "wb") as f:
    cloudpickle.dump(obj, f)

with open("cloudpickle_object.pkl", "rb") as infile:
    pickletools.dis(infile)

反汇编程序的输出显示 pickle 文件中的 BaseClass 和 SubClass 代码:

   83: \x8c     SHORT_BINUNICODE 'SubClass'
   93: \x94     MEMOIZE    (as 6)
   94: h        BINGET     2
   96: (        MARK
   97: h            BINGET     5
   99: \x8c         SHORT_BINUNICODE 'BaseClass'
  110: \x94         MEMOIZE    (as 7)
  111: h            BINGET     3
  113: \x8c         SHORT_BINUNICODE 'object

从发生 cloudpickling 的不同模块导入的 BaseClass 和 SubClass:

import cloudpickle
import pickletools
from myclass import SubClass


obj = SubClass()
with open("cloudpickle_object.pkl", "wb") as f:
    cloudpickle.dump(obj, f)

with open("cloudpickle_object.pkl", "rb") as infile:
    pickletools.dis(infile)

仅引用子类的输出,没有引用基类或代码:

    0: \x80 PROTO      4
    2: \x95 FRAME      27
   11: \x8c SHORT_BINUNICODE 'myclass'
   20: \x94 MEMOIZE    (as 0)
   21: \x8c SHORT_BINUNICODE 'SubClass'
   [...]

cloudpickle 仅序列化属于 __main__ 模块一部分的对象,如其 github https://github.com/cloudpipe/cloudpickle.

中所述

因此,使用 import 的 pickle 对象自然会更小,因为这些对象预计会在 unpickling 时被导入。

有趣的是,为了让 cloudpickle 序列化一些导入的模块,已经有一些功能请求和一些工作已经完成。例如,