Co to jest format pliku PKL?
Plik .pkl zawiera obiekt Python zserializowany przy użyciu modułu pickle z biblioteki standardowej Python. Proces „pickling” konwertuje niemal każdą strukturę danych Python - słowniki, listy, instancje klas, tablice NumPy, wytrenowane modele uczenia maszynowego - w strumień bajtów, który można zapisać na dysku i później przywrócić za pomocą pickle.load().
Format ten wykorzystuje opartą na stosie maszynę wirtualną Pickle Virtual Machine (PVM): strumień jednobajtowych kodów operacji (opcodes), które po wykonaniu rekonstruują oryginalny obiekt. Wersje protokołów sięgają od Protokołu 0 (opartych na tekście kodów operacji, Python 1.2) do Protokołu 5 (Python 3.8+, PEP 574, obsługujący bufory out-of-band dla dużych tablic NumPy). Protokół 4 (magiczne bajty 80 04 95) jest domyślny w Python 3.8-3.11. Nie istnieje stały schemat; struktura strumienia bajtów jest w całości określona przez serializowany obiekt.
Dominującym współczesnym zastosowaniem jest zapisywanie wytrenowanych modeli ML z bibliotek scikit-learn, PyTorch (torch.save wewnętrznie opakowuje pickle) oraz XGBoost, a także buforowanie kosztownych wyników obliczeń. Biblioteka joblib (która również używa pickle) jest preferowana dla dużych tablic NumPy ze względu na obsługę mapowania pamięci.
Ostrzeżenie dotyczące bezpieczeństwa: ładowanie pliku .pkl z niezaufanego źródła może spowodować wykonanie dowolnego kodu Python. Bezpieczniejsze alternatywy to .json dla prostych danych, HDF5 lub Parquet dla danych tabelarycznych oraz ONNX lub safetensors dla modeli ML. Rozszerzenia .pkl i .pickle są w pełni zamienne.
Bezpieczeństwo
RYZYKO: HIGHPython Pickle może wykonywać dowolny kod podczas ładowania (poprzez kod operacji __reduce__ / REDUCE). Złośliwy plik .pkl jest wektorem ataku typu „code execution” - należy go traktować jak plik wykonywalny. Ładuj pliki .pkl wyłącznie ze źródeł, którym całkowicie ufasz. Do udostępniania modeli ML preferuj formaty safetensors (HuggingFace) lub ONNX, które nie mogą wykonywać kodu przy ładowaniu. Dokumentacja pickle wyraźnie ostrzega: „Moduł pickle nie jest bezpieczny”.
Szczegóły formatu
w pigułcePEŁNA NAZWAPython Pickle Serialized Objectznany również jako Pickle file, .pkl file
DEWELOPERPython Software Foundation (Guido van Rossum, original pickle module)od 1995 (Python 1.2, original pickle module)
KATEGORIAPliki danych
TYP MIMEapplication/octet-stream
TYPbinarny strumień zserializowanych obiektów Python
To rozszerzenie jest również używane przez…
- Microsoft Exchange Migration Wizard Packing List - Starsze narzędzie do migracji Microsoft Exchange używało rozszerzenia .pkl dla list pakowania; całkowicie niezwiązane z Python pickle.
MAGICZNE BAJTY · SYGNATURA PLIKU
OFFSET
000102
HEX
800495
ASCII
···
Protokół 4: 0x80 0x04 0x95 (najczęstszy, Python 3.4+). Protokół 3: 0x80 0x03 (Python 3.0-3.3). Protokół 2: 0x80 0x02 (Python 2.3+). Protokół 0/1: brak nagłówka magicznego (tekstowe/binarne kody operacji, brak '\x80'). Protokół 5: 0x80 0x05 (Python 3.8+).
Programy otwierające pliki PKL
Windows3 apps
Python (pickle module)
Open-source import pickle; obj = pickle.load(open('file.pkl', 'rb')) - następnie sprawdź zawartość obj.
Visual Studio Code (with Python extension)
Darmowy Otwórz notatnik Jupyter lub terminal Python w VS Code; użyj pickle.load(), aby sprawdzić zawartość. 
macOS1 app
Python (pickle module)
Open-source import pickle; obj = pickle.load(open('file.pkl', 'rb')) - następnie sprawdź zawartość obj. 
Linux1 app
Python (pickle module)
Open-source import pickle; obj = pickle.load(open('file.pkl', 'rb')) - następnie sprawdź zawartość obj. Szczegóły techniczne
specyfikacja| Kodowanie | Binarny strumień kodów operacji dla maszyny wirtualnej Pickle Virtual Machine (PVM) |
| Magiczne bajty Protokołu 4 | 80 04 95 pod offsetem 0 (Python 3.4+; domyślny w Python 3.8-3.11) |
| Magiczne bajty Protokołu 5 | 80 05 pod offsetem 0 (Python 3.8+, PEP 574, obsługa buforów out-of-band dla NumPy) |
| Magiczne bajty Protokołu 2 | 80 02 pod offsetem 0 (Python 2.3+, obsługa klas nowego typu, PEP 307) |
| Zakres protokołów | Protokół 0 (tekstowe kody operacji, 1995) do Protokołu 5 (Python 3.8+, 2019) |
| Struktura danych | Płaski strumień kodów operacji ze stosem operandów i tablicą memo; kod operacji STOP (0x2E) oznacza koniec strumienia |
| Schemat | Brak stałego schematu; struktura jest określona całkowicie przez serializowany obiekt Python |
| Typ MIME | application/octet-stream (brak zarejestrowanego typu MIME) |
| Typowy rozmiar pliku | 1 KB - kilka GB (od małych słowników po duże tensory wag modeli ML) |
| Ryzyko bezpieczeństwa | Możliwość wykonania dowolnego kodu Python przy pickle.load() z niezaufanych źródeł |
| Przenośność międzyjęzykowa | Tylko Python; żaden inny język nie potrafi natywnie odczytać ani zapisać tego formatu |
| Główne współczesne zastosowanie | Zapisywanie modeli scikit-learn, wag PyTorch (torch.save), modeli XGBoost, buforowanie obliczeń |
| Zamienne rozszerzenie | .pickle jest identyczny pod względem formatu i w pełni zamienny z .pkl |
| Powiązana biblioteka | joblib opakowuje pickle z optymalizacjami mapowania pamięci dostosowanymi do dużych tablic NumPy |
| Wydano | 1995 (Python 1.2, original pickle module) |
| Najnowsza wersja | Protocol 5 (Python 3.8+, PEP 574, 2019) |
| Specyfikacja | docs.python.org |
Pytania i odpowiedzi społeczności
pytania użytkowników
A
Najczęściej zadawane pytania
Jak otworzyć plik .pkl?
Użyj Python:
import pickle; obj = pickle.load(open('file.pkl', 'rb')). Ładuj tylko te pliki pkl, którym ufasz - mogą one wykonywać kod podczas ładowania.Czy plik .pkl jest bezpieczny do otwarcia?
Tylko jeśli ufasz źródłu. Pickle może wykonywać dowolny kod Python podczas ładowania. Nigdy nie otwieraj plików .pkl z nieznanych źródeł.
Jaki program utworzył mój plik .pkl?
Prawie na pewno Python - bezpośrednio przez pickle/joblib lub framework taki jak scikit-learn (model.fit, a następnie joblib.dump) lub PyTorch (torch.save).
Czy mogę otworzyć plik .pkl bez Python?
Nie w sposób sensowny. Pickle jest specyficzny dla języka Python. Potrzebujesz Python i najlepiej tej samej biblioteki, która utworzyła plik (scikit-learn, PyTorch itp.).
Jak przekonwertować .pkl na JSON lub CSV?
Najpierw załaduj go za pomocą Python pickle, a następnie zserializuj:
json.dump(obj, open('out.json','w')) dla danych serializowalnych do JSON lub pd.DataFrame(obj).to_csv() dla danych tabelarycznych.Jaka jest różnica między .pkl a .pickle?
Są identyczne - oba używają formatu pickle języka Python. Wybór rozszerzenia to kwestia konwencji; .pkl jest częściej spotykany w kontekstach ML.
Źródła
1Python Docs - pickle moduledocs.python.org
2PEP 307 - Protocol 2 (Python 2.3)peps.python.org
