資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：使用來(lái)創(chuàng)建一個(gè)表示該對(duì)象值的字符串。數(shù)據(jù)被序列化以后，你可以將它們寫(xiě)入文件套接字管道等等中。如果你使用管道或者套接字，在通過(guò)連至另一端的連接傾倒所有對(duì)象推送數(shù)據(jù)之后，別忘了沖洗。
目的：Python對(duì)象序列化
可用性：pickle至少1.4版本，cPickle 1.5版本以上
pickle模塊實(shí)現(xiàn)了一種算法，將任意一個(gè)Python對(duì)象轉(zhuǎn)化成一系列字節(jié)（byets）。此過(guò)程也調(diào)用了serializing對(duì)象。代表對(duì)象的字節(jié)流之后可以被傳輸或存儲(chǔ)，再重構(gòu)后創(chuàng)建一個(gè)擁有相同特征（the same characteristics）的新的對(duì)象。
cPickle使用C而不是Python，實(shí)現(xiàn)了相同的算法。這比Python實(shí)現(xiàn)要快好幾倍，但是它不允許用戶從Pickle派生子類。如果子類對(duì)你的使用來(lái)說(shuō)無(wú)關(guān)緊要，那么cPickle是個(gè)更好的選擇。
警告:本文檔直接說(shuō)明，pickle不提供安全保證。如果你在多線程通信（inter-process communication）或者數(shù)據(jù)存儲(chǔ)或存儲(chǔ)數(shù)據(jù)中使用pickle，一定要小心。請(qǐng)勿信任你不能確定為安全的數(shù)據(jù)。
導(dǎo)入如平常一樣，嘗試導(dǎo)入cPickle，給它賦予一個(gè)別名“pickle”。如果因?yàn)槟承┰驅(qū)胧?，退而求其次到Python的原生（native）實(shí)現(xiàn)pickle模塊。如果cPickle可用，能給你提供一個(gè)更快速的執(zhí)行，否則只能是輕便的執(zhí)行（the portable implementation）。
pythontry: import cPickle as pickle except: import pickle編碼和解碼
第一個(gè)例子將一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)編碼成一個(gè)字符串，然后把該字符串打印至控制臺(tái)。使用一種包含所有原生類型（native types）的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。任何類型的實(shí)例都可被腌漬（pickled，譯者注：模塊名稱pickle的中文含義為腌菜），在稍后的例子中會(huì)演示。使用pickle.dumps()來(lái)創(chuàng)建一個(gè)表示該對(duì)象值的字符串。
pythontry:
import cPickle as pickle
except:
import pickle
import pprint
data = [ { "a":"A", "b":2, "c":3.0 } ]
print "DATA:",
pprint.pprint(data)
data_string = pickle.dumps(data)
print "PICKLE:", data_string
pickle默認(rèn)僅由ASCII字符組成。也可以使用更高效的二進(jìn)制格式（binary format），只是因?yàn)樵诖蛴〉臅r(shí)候更易于理解，本頁(yè)的所有例子都使用ASCII輸出。
python$ python pickle_string.py
DATA:[{"a": "A", "b": 2, "c": 3.0}]
PICKLE: (lp1
(dp2
S"a"
S"A"
sS"c"
F3
sS"b"
I2
sa.
數(shù)據(jù)被序列化以后，你可以將它們寫(xiě)入文件、套接字、管道等等中。之后你也可以從文件中讀取出來(lái)、將它反腌漬（unpickled）而構(gòu)造一個(gè)具有相同值得新對(duì)象。
pythontry:
import cPickle as pickle
except:
import pickle
import pprint
data1 = [ { "a":"A", "b":2, "c":3.0 } ]
print "BEFORE:",
pprint.pprint(data1)
data1_string = pickle.dumps(data1)
data2 = pickle.loads(data1_string)
print "AFTER:",
pprint.pprint(data2)
print "SAME?:", (data1 is data2)
print "EQUAL?:", (data1 == data2)
如你所見(jiàn)，這個(gè)新構(gòu)造的對(duì)象與原對(duì)象相同，但并非同一對(duì)象。這不足為奇。
python$ python pickle_unpickle.py
BEFORE:[{"a": "A", "b": 2, "c": 3.0}]
AFTER:[{"a": "A", "b": 2, "c": 3.0}]
SAME?: False
EQUAL?: True
與流一起工作
除dumps()和loads()外，pickle還提供一對(duì)用在類文件流（file-like streams）的轉(zhuǎn)化函數(shù)?？梢酝粋€(gè)流中寫(xiě)對(duì)個(gè)對(duì)象，然后從流中把它們讀取出來(lái)，此過(guò)程不需要預(yù)先寫(xiě)入的對(duì)象有幾個(gè)、它們多大。
pythontry:
import cPickle as pickle
except:
import pickle
import pprint
from StringIO import StringIO
class SimpleObject(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
l = list(name)
l.reverse()
self.name_backwards = "".join(l)
return
data = []
data.append(SimpleObject("pickle"))
data.append(SimpleObject("cPickle"))
data.append(SimpleObject("last"))
# 使用StringIO模擬一個(gè)文件
out_s = StringIO()
# 寫(xiě)入該流
for o in data:
print "WRITING: %s (%s)" % (o.name, o.name_backwards)
pickle.dump(o, out_s)
out_s.flush()
# 建立一個(gè)可讀流
in_s = StringIO(out_s.getvalue())
# 讀數(shù)據(jù)
while True:
try:
o = pickle.load(in_s)
except EOFError:
break
else:
print "READ: %s (%s)" % (o.name, o.name_backwards)
這個(gè)例子使用SringIO緩存器（buffer）模擬流，所以在建立可讀流的時(shí)候我們玩了一把。一個(gè)簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)庫(kù)的格式化也可以使用pickles來(lái)存儲(chǔ)對(duì)象，只是shelve與之工作更加簡(jiǎn)便。
python$ python pickle_stream.py WRITING: pickle (elkcip) WRITING: cPickle (elkciPc) WRITING: last (tsal) READ: pickle (elkcip) READ: cPickle (elkciPc) READ: last (tsal)
除了存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，pickles在進(jìn)程間通信（inter-process communication）中也非常稱手。例如，使用os.fork()和os.pipe()可以創(chuàng)立工作者進(jìn)程（worker processes），從一個(gè)管道（pipe）讀取作業(yè)指令（job instruction）然后將結(jié)果寫(xiě)入另一個(gè)管道。管理工作者池（worker pool）和將作業(yè)送入、接受響應(yīng)（response）的核心代碼可被重用，因?yàn)樽鳂I(yè)和響應(yīng)并不屬于某個(gè)特定類中。如果你使用管道或者套接字（sockets），在通過(guò)連至另一端（end）的連接傾倒（dumps）所有對(duì)象、推送數(shù)據(jù)之后，別忘了沖洗（flush）。如果你想寫(xiě)自己的工作者池管理器，請(qǐng)看multiprocessing。
原文：pickle and cPickle – Python object serialization - Python Module of the Week 的前半部分
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