Python序列化存储详解：pickle模块使用指南

在程序运行期间，所有变量均驻留在内存中。例如，定义一个字典：

d = dict(name='Bob', age=20, score=88)

变量值可随时修改，如将name改为'Bill'。但程序终止后，操作系统会回收变量占用的内存。若未将修改后的'Bill'保存至磁盘，再次运行程序时，变量将重新初始化为'Bob'。

将内存中的变量转换为可存储或传输格式的过程称为序列化。在Python中称为pickling，其他语言中常称为serialization、marshalling或flattening，含义相同。

序列化后的内容可写入磁盘，或通过网络传输至其他设备。

反之，将序列化对象重新加载至内存的过程称为反序列化，即unpickling。

Python提供cPickle和pickle两个模块实现序列化。两者功能一致，区别在于cPickle由C语言编写，执行速度更快；pickle为纯Python实现，速度较慢，这与cStringIO和StringIO的关系类似。使用时应先尝试导入cPickle，若失败则回退至pickle：

try:
  import cPickle as pickle
except ImportError:
  import pickle

首先，尝试将一个对象序列化并写入文件：

>>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
>>> pickle.dumps(d)
"(dp0\nS'age'\np1\nI20\nsS'score'\np2\nI88\nsS'name'\np3\nS'Bob'\np4\ns."

使用pickle.dumps()方法可将任意对象序列化为字符串（str），随后可将该字符串写入文件。或者使用pickle.dump()方法，直接将对象序列化后写入类文件对象（file-like Object）：

>>> f = open('dump.txt', 'wb')
>>> pickle.dump(d, f)
>>> f.close()

查看生成的dump.txt文件，内容为看似杂乱的数据，这些是Python保存的对象内部信息。

当需要从磁盘将对象读回内存时，可先将内容读取为字符串，再使用pickle.loads()方法反序列化出对象；也可直接使用pickle.load()方法从类文件对象中直接反序列化。我们在另一个Python命令行中反序列化之前保存的对象：

>>> f = open('dump.txt', 'rb')
>>> d = pickle.load(f)
>>> f.close()
>>> d
{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}

变量内容恢复！

需注意，该变量与原始变量是完全不同的对象，仅内容相同。

Pickle与其他语言特有的序列化问题类似，仅适用于Python，且不同Python版本间可能不兼容。因此，Pickle仅建议用于保存非重要数据，即使无法成功反序列化也可接受。