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# pickle, cPickle 模块：序列化 Python 对象
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`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。
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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。
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`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。
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In [1]:
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```py
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try:
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import cPickle as pickle
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except:
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import pickle
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```
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## 编码和解码
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使用 `pickle.dumps()` 可以将一个对象转换为字符串（`dump string`）：
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In [2]:
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```py
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data = [ { 'a':'A', 'b':2, 'c':3.0 } ]
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data_string = pickle.dumps(data)
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print "DATA:"
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print data
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print "PICKLE:"
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print data_string
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```
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```py
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DATA:
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[{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': 2}]
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PICKLE:
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(lp1
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(dp2
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S'a'
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S'A'
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sS'c'
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F3
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sS'b'
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I2
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sa.
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```
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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`）：
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In [3]:
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```py
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data_from_string = pickle.loads(data_string)
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print data_from_string
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```
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```py
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[{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': 2}]
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```
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## 编码协议
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`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：
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* 0：原始的 `ASCII` 编码格式
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* 1：二进制编码格式
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* 2：更有效的二进制编码格式
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当前最高级的编码可以通过 `HIGHEST_PROTOCOL` 查看：
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In [4]:
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```py
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print pickle.HIGHEST_PROTOCOL
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```
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```py
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2
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```
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例如：
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In [5]:
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```py
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data_string_1 = pickle.dumps(data, 1)
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print "Pickle 1:", data_string_1
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data_string_2 = pickle.dumps(data, 2)
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print "Pickle 2:", data_string_2
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```
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```py
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Pickle 1: ]q<EFBFBD>}q<EFBFBD>(U<EFBFBD>aU<EFBFBD>AU<EFBFBD>cG@<EFBFBD>U<EFBFBD>bK<EFBFBD>ua.
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Pickle 2: <EFBFBD><EFBFBD>]q<EFBFBD>}q<EFBFBD>(U<EFBFBD>aU<EFBFBD>AU<EFBFBD>cG@<EFBFBD>U<EFBFBD>bK<EFBFBD>ua.
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```
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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：
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In [6]:
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```py
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print pickle.dumps(data, -1)
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```
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```py
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<EFBFBD><EFBFBD>]q<EFBFBD>}q<EFBFBD>(U<EFBFBD>aU<EFBFBD>AU<EFBFBD>cG@<EFBFBD>U<EFBFBD>bK<EFBFBD>ua.
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```
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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：
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In [7]:
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```py
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print "Load 1:", pickle.loads(data_string_1)
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print "Load 2:", pickle.loads(data_string_2)
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```
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```py
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Load 1: [{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': 2}]
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Load 2: [{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': 2}]
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```
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## 存储和读取 pickle 文件
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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：
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存储和读取的函数分别为：
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* `pickle.dump(obj, file, protocol=0)` 将对象序列化并存入 `file` 文件中
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* `pickle.load(file)` 从 `file` 文件中的内容恢复对象
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将对象存入文件：
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In [8]:
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```py
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with open("data.pkl", "wb") as f:
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pickle.dump(data, f)
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```
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从文件中读取：
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In [9]:
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```py
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with open("data.pkl") as f:
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data_from_file = pickle.load(f)
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print data_from_file
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```
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```py
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[{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': 2}]
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```
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清理生成的文件：
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In [10]:
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```py
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import os
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os.remove("data.pkl")
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