# pickle, cPickle 模块：序列化 Python 对象

`pickle` 模块实现了一种算法，可以将任意一个 `Python` 对象转化为一系列的字节，也可以将这些字节重构为一个有相同特征的新对象。

由于字节可以被传输或者存储，因此 `pickle` 事实上实现了传递或者保存 `Python` 对象的功能。

`cPickle` 使用 `C` 而不是 `Python` 实现了相同的算法，因此速度上要比 `pickle` 快一些。但是它不允许用户从 `pickle` 派生子类。如果子类对你的使用来说无关紧要，那么 `cPickle` 是个更好的选择。

In [1]:

```py
try:
    import cPickle as pickle
except:
    import pickle

```

## 编码和解码

使用 `pickle.dumps()` 可以将一个对象转换为字符串（`dump string`）：

In [2]:

```py
data = [ { 'a':'A', 'b':2, 'c':3.0 } ]

data_string = pickle.dumps(data)

print "DATA:"
print data
print "PICKLE:"
print data_string

```

```py
DATA:
[{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': 2}]
PICKLE:
(lp1
(dp2
S'a'
S'A'
sS'c'
F3
sS'b'
I2
sa.

```

虽然 `pickle` 编码的字符串并不一定可读，但是我们可以用 `pickle.loads()` 来从这个字符串中恢复原对象中的内容（`load string`）：

In [3]:

```py
data_from_string = pickle.loads(data_string)

print data_from_string

```

```py
[{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': 2}]

```

## 编码协议

`dumps` 可以接受一个可省略的 `protocol` 参数（默认为 0），目前有 3 种编码方式：

*   0：原始的 `ASCII` 编码格式
*   1：二进制编码格式
*   2：更有效的二进制编码格式

当前最高级的编码可以通过 `HIGHEST_PROTOCOL` 查看：

In [4]:

```py
print pickle.HIGHEST_PROTOCOL

```

```py
2

```

例如：

In [5]:

```py
data_string_1 = pickle.dumps(data, 1)

print "Pickle 1:", data_string_1

data_string_2 = pickle.dumps(data, 2)

print "Pickle 2:", data_string_2

```

```py
Pickle 1: ]q�}q�(U�aU�AU�cG@�U�bK�ua.
Pickle 2: ��]q�}q�(U�aU�AU�cG@�U�bK�ua.

```

如果 `protocol` 参数指定为负数，那么将调用当前的最高级的编码协议进行编码：

In [6]:

```py
print pickle.dumps(data, -1)

```

```py
��]q�}q�(U�aU�AU�cG@�U�bK�ua.

```

从这些格式中恢复对象时，不需要指定所用的协议，`pickle.load()` 会自动识别：

In [7]:

```py
print "Load 1:", pickle.loads(data_string_1)
print "Load 2:", pickle.loads(data_string_2)

```

```py
Load 1: [{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': 2}]
Load 2: [{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': 2}]

```

## 存储和读取 pickle 文件

除了将对象转换为字符串这种方式，`pickle` 还支持将对象写入一个文件中，通常我们将这个文件命名为 `xxx.pkl`，以表示它是一个 `pickle` 文件：

存储和读取的函数分别为：

*   `pickle.dump(obj, file, protocol=0)` 将对象序列化并存入 `file` 文件中
*   `pickle.load(file)` 从 `file` 文件中的内容恢复对象

将对象存入文件：

In [8]:

```py
with open("data.pkl", "wb") as f:
    pickle.dump(data, f)

```

从文件中读取：

In [9]:

```py
with open("data.pkl") as f:
    data_from_file = pickle.load(f)

print data_from_file

```

```py
[{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': 2}]

```

清理生成的文件：

In [10]:

```py
import os
os.remove("data.pkl")

```