用来将对象持久化的python pickle模块

Python的pickle模块用于将Python对象序列化为二进制流，以便保存在文件中或通过网络传输。反之亦然，将序列化的二进制流反序列化为Python对象。

下面是pickle模块的完整攻略：

序列化

在将Python对象序列化为二进制流之前，需要将对象打包。使用pickle模块的dump或dumps函数，可以将对象序列化为二进制流。

使用dump函数序列化对象

dump函数将对象序列化后写入文件中。

import pickle

# 使用dump函数将对象序列化并保存到文件中
with open('data.pkl', 'wb') as f:
    data = {'name': '张三', 'age': 18}
    pickle.dump(data, f)

使用dumps函数序列化对象

dumps函数将对象序列化成二进制流，可以将其保存到数据库、传输到其他网络节点等。

import pickle

# 使用dumps函数将对象序列化成二进制流
data = {'name': '张三', 'age': 18}
bin_data = pickle.dumps(data)

反序列化

使用pickle模块的load或loads函数，可以将序列化的二进制流反序列化为Python对象。

使用load函数反序列化对象

load函数从文件中加载并反序列化对象。

import pickle

# 使用load函数从文件中加载并反序列化对象
with open('data.pkl', 'rb') as f:
    data = pickle.load(f)

使用loads函数反序列化对象

loads函数从二进制流中加载并反序列化对象。

import pickle

# 使用loads函数从二进制流中加载并反序列化对象
bin_data = b"\x80\x04\x95\x0f\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00}\x94(\x8c\x04name\x94\x8c\x06\xe5\xbc\xa0\xe4\xb8\x89\x94\x8c\x03age\x94K\x12u."
data = pickle.loads(bin_data)

注意事项

• pickle模块虽然可以序列化绝大多数Python内建对象（除了一些底层对象，如文件对象、socket对象）、自定义类对象以外，还能序列化外部定义的类的对象。但是为了防止出现性能问题、安全漏洞等一系列问题，pickle模块应该小心使用。
• 序列化和反序列化时要确保Python版本的一致性，否则可能导致序列化和反序列化失败。
• 当使用pickle模块序列化和反序列化涉及到敏感数据时，需要考虑安全性问题，并进行加密、签名、过期等保护。