给定python中的pickle转储，如何确定使用的协议？

假设我有一个pickle转储-无论是作为文件还是作为字符串-如何确定用于自动创建pickle转储的协议

如果是这样的话，我是否需要阅读整个转储以了解协议，或者这可以在O（1）中实现？根据O（1），我考虑pickle字符串或文件开头的一些头信息，其读取不需要处理整个转储

非常感谢

---

编辑：我对此有一个更新，显然下面给出的答案在Python3.4下并不总是有效。如果我用协议1简单地pickle值

True

，有时我只能恢复协议0:-/

您可以使用

picketools自己滚动：

with open('your_pickle_file', 'rb') as fin:
    op, fst, snd = next(pickletools.genops(fin))
    proto = op.proto

在协议为2或更大的情况下，PROTO标记似乎仅作为第一个元素写入。否则，第一个元素是一个标记或元素，指示协议是0还是1

更新为克卢姆丁更多土地：

pops = pickletools.genops(pickle_source)
proto = 2 if next(pops)[0].proto == 2 else int(any(op.proto for op, fst, snd in pops))

2020年更新：

我在这里尝试了这些方法（从@JonClements的答案和评论中），但似乎没有一个能给我正确的方案

然而，以下工作：

proto = None
op, fst, snd = next(pickletools.genops(data))
if op.name == 'PROTO':
    proto = fst

另一种选择（不酷，因为这会让整个事情变得不愉快）：

应用程序：我想知道pandas.to_hdf（）

（如果使用了pickle，情况并非总是如此）中使用了什么pickle协议，并且，由于我不喜欢分析HDF5文件的整个结构，我正在使用来监视要求反序列化的

pickle.loads（）

无论是谁通过谷歌搜索登陆这里，这里是我的整个（kludgy）设置：

---

这不会在

protocol=0

和

protocol=1

@alko之间定义，我想是的。。。你有没有具体的例子？是的，任何都可以

op，fst，snd=next（pickletools.genops（cPickle.dumps（'123'，protocol=0））

后跟

{MARK'：0，'PROTO'：fst}.get（op.name，1）

@smcatepillar我想这可能有点像兔子洞：）无论如何，如果PROTO是2的话，我确信2的PROTO是第一个。否则，如果proto为1（添加到答案中），您可以短路，而不是取最大值。这意味着只有proto 0需要完全扫描。如果做不到这一点，我就找不到任何简单的文档，所以可能需要破解

Pickle.load

函数。。。这给了我另一个想法…@SmCaterpillar有很多信息。。。而且，具有协议版本的pickle似乎只是协议2的一部分。所以，在该版本之前，检查它是否是协议0的唯一方法是确保它不是协议1。。。这就是这个答案的作用。。。（恶心）注意，没有完整性或有效性约束，除了取消勾选之外，您无法检查字符串是否为有效的pickle dump。这会产生一些后果：例如，缓冲区对象是可拾取的，但结果字符串是不可拾取的。

out = io.StringIO()
pickletools.dis(data, out)
firstline = out.getvalue().splitlines()[0]
if ' PROTO ' in firstline:
    proto = re.sub(r'.*\s+', '', firstline)
    proto = int(proto)

__pickle_loads = pickle.loads


def mock_pickle_loads(data):
    global max_proto_found
    op, fst, snd = next(pickletools.genops(data))
    if op.name == 'PROTO':
        proto = fst
        max_proto_found = max(max_proto_found, proto)
    return __pickle_loads(data)


def max_pklproto_hdf(hdf_filename):
    global max_proto_found
    max_proto_found = -1
    with MonkeyPatch().context() as m:
        m.setattr(pickle, 'loads', mock_pickle_loads)
        try:
            pd.read_hdf(hdf_filename)
        except ValueError:
            pass
    return max_proto_found