序列化(pickling)
把变量从内存中变成可存储或传输的过程反序列化(unpickling) 把变量内容从序列化的对象重新读到内存里的过程序列化&反序列化的意义
在程序运行过程中，对象可在内存中被自由的修改 一旦程序结束，对象所占内存会被系统回收，所做修改会全部丢失，要想在内存中将对象恢复到修改后状态，就只能重新运行程序进行修改 通过序列化和反序列化，就可把对象某一时刻在内存中的内容状态同步到磁盘，或通过网络传输到别的机器上最为一个记录 当想在内存中恢复该对象在那一时刻的状态时，就可通过将磁盘或其他机器上记录的对象状态反序列化至内存，而无需重新运行程序实例
序列化与反序列化(字节码)
import pickle d = dict(name='Bob', age=20, score=88) bytes = pickle.dumps(d) #把对象序列化成一个bytes print(bytes) #输出: b'\x80\x03}q\x00(X\x03\x00\x00\x00ageq\x01K\x14X\x05\x00\x00\x00scoreq\x02KXX\x04\x00\x00\x00nameq\x03X\x03\x00\x00\x00Bobq\x04u.' d1 = pickle.loads(bytes) #把bytes反序列化出对象 print(d1) #输出：{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'} 序列化与反序列化(二进制文件)
import pickle d = dict(name='Bob', age=20, score=88) f = open('dump.txt', 'wb') pickle.dump(d, f) #把对象序列化后写入一个file-like Object f.close() f1 = open('dump.txt', 'rb') d1 = pickle.load(f) #从一个file-like Object中直接反序列化出对象 f1.close() 序列化与反序列化(自定义对象)
import pickle class Person: def __init__(self, name, age, job): self.name = name self.age = age self.job = job def work(self): print(self.name, 'is working...') a_person = Person('abc', 22, 'waiter') person_abc = pickle.dumps(a_person) print(person_abc) #输出：b'\x80\x03c__main__\nPerson\nq\...' p = pickle.loads(person_abc) p.work() #输出：abc is working... # 将类本身存储在变量中，loads的时候返回类本身，而非它的一个实例 class_Person = pickle.dumps(Person) print(class_Person) #输出：b'\x80\x03c__main__\nPerson\nq\x00.' Person = pickle.loads(class_Person) print(Person) #输出： p = Person('Bob', 23, 'Student') #反序列化后的Person类可以正常创建对象 p.work() #输出：Bob is working... with open('person.pkl', 'wb') as f: pickle.dump(Person, f) #把Person类序列化到file-like object with open('person.pkl', 'rb') as f: Person = pickle.load(f) #把Person类从file-like object反序列化到类 aa = Person('gg', 23, '6') #反序列化后的类可以正常创建对象 aa.work() #输出：gg is working... 注意：
不同版本的Python彼此都不兼容，只能用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也没关系
反序列化后的对象是一个新的对象