pickle —- python 對象序列化

源代碼： Lib/pickle.py

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模塊 pickle 實現(xiàn)了對一個 Python 對象結(jié)構(gòu)的二進(jìn)制序列化和反序列化。 “pickling” 是將 Python 對象及其所擁有的層次結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為一個字節(jié)流的過程，而 “unpickling” 是相反的操作，會將（來自一個 binary file 或者 bytes-like object 的）字節(jié)流轉(zhuǎn)化回一個對象層次結(jié)構(gòu)。 pickling（和 unpickling）也被稱為“序列化”, “編組” 1 或者 “平面化”。而為了避免混亂，此處采用術(shù)語 “封存 (pickling)” 和 “解封 (unpickling)”。

警告

pickle 模塊 并不安全。 你只應(yīng)該對你信任的數(shù)據(jù)進(jìn)行 unpickle 操作。

構(gòu)建惡意的 pickle 數(shù)據(jù)來 在解封時執(zhí)行任意代碼 是可能的。 絕對不要對不信任來源的數(shù)據(jù)和可能被篡改過的數(shù)據(jù)進(jìn)行解封。

請考慮使用 hmac 來對數(shù)據(jù)進(jìn)行簽名，確保數(shù)據(jù)沒有被篡改。

在你處理不信任數(shù)據(jù)時，更安全的序列化格式如 json 可能更為適合。參見 與 json 模塊的比較 。

與其他 Python 模塊間的關(guān)系

與 marshal 間的關(guān)系

Python 有一個更原始的序列化模塊稱為 marshal，但一般地 pickle 應(yīng)該是序列化 Python 對象時的首選。marshal 存在主要是為了支持 Python 的 .pyc 文件.

pickle 模塊與 marshal 在如下幾方面顯著地不同：

• pickle 模塊會跟蹤已被序列化的對象，所以該對象之后再次被引用時不會再次被序列化。marshal 不會這么做。

  這隱含了遞歸對象和共享對象。遞歸對象指包含對自己的引用的對象。這種對象并不會被 marshal 接受，并且實際上嘗試 marshal 遞歸對象會讓你的 Python 解釋器崩潰。對象共享發(fā)生在對象層級中存在多處引用同一對象時。pickle 只會存儲這些對象一次，并確保其他的引用指向同一個主副本。共享對象將保持共享，這可能對可變對象非常重要。

• marshal 不能被用于序列化用戶定義類及其實例。pickle 能夠透明地存儲并保存類實例，然而此時類定義必須能夠從與被存儲時相同的模塊被引入。

• 同樣用于序列化的 marshal 格式不保證數(shù)據(jù)能移植到不同的 Python 版本中。因為它的主要任務(wù)是支持 .pyc 文件，必要時會以破壞向后兼容的方式更改這種序列化格式，為此 Python 的實現(xiàn)者保留了更改格式的權(quán)利。pickle 序列化格式可以在不同版本的 Python 中實現(xiàn)向后兼容，前提是選擇了合適的 pickle 協(xié)議。如果你的數(shù)據(jù)要在 Python 2 與 Python 3 之間跨越傳遞，封存和解封的代碼在 2 和 3 之間也是不同的。

與 json 模塊的比較

There are fundamental differences between the pickle protocols and JSON (JavaScript Object Notation):

• JSON 是一個文本序列化格式（它輸出 unicode 文本，盡管在大多數(shù)時候它會接著以 utf-8 編碼），而 pickle 是一個二進(jìn)制序列化格式；

• JSON 是我們可以直觀閱讀的，而 pickle 不是；

• JSON是可互操作的，在Python系統(tǒng)之外廣泛使用，而pickle則是Python專用的；

• 默認(rèn)情況下，JSON 只能表示 Python 內(nèi)置類型的子集，不能表示自定義的類；但 pickle 可以表示大量的 Python 數(shù)據(jù)類型（可以合理使用 Python 的對象內(nèi)省功能自動地表示大多數(shù)類型，復(fù)雜情況可以通過實現(xiàn) specific object APIs 來解決）。

• 不像pickle，對一個不信任的JSON進(jìn)行反序列化的操作本身不會造成任意代碼執(zhí)行漏洞。

參見

json 模塊:一個允許JSON序列化和反序列化的標(biāo)準(zhǔn)庫模塊

數(shù)據(jù)流格式

pickle 所使用的數(shù)據(jù)格式僅可用于 Python。這樣做的好處是沒有外部標(biāo)準(zhǔn)給該格式強(qiáng)加限制，比如 JSON 或 XDR（不能表示共享指針）標(biāo)準(zhǔn)；但這也意味著非 Python 程序可能無法重新讀取 pickle 封存的 Python 對象。

默認(rèn)情況下，pickle 格式使用相對緊湊的二進(jìn)制來存儲。如果需要讓文件更小，可以高效地 壓縮 由 pickle 封存的數(shù)據(jù)。

pickletools 模塊包含了相應(yīng)的工具用于分析 pickle 生成的數(shù)據(jù)流。pickletools 源碼中包含了對 pickle 協(xié)議使用的操作碼的大量注釋。

當(dāng)前共有 6 種不同的協(xié)議可用于封存操作。 使用的協(xié)議版本越高，讀取所生成 pickle 對象所需的 Python 版本就要越新。

• v0 版協(xié)議是原始的“人類可讀”協(xié)議，并且向后兼容早期版本的 Python。

• v1 版協(xié)議是較早的二進(jìn)制格式，它也與早期版本的 Python 兼容。

• 第 2 版協(xié)議是在 Python 2.3 中引入的。 它為 新式類 提供了更高效的封存機(jī)制。 請參考 PEP 307 了解第 2 版協(xié)議帶來的改進(jìn)的相關(guān)信息。

• v3 版協(xié)議是在 Python 3.0 中引入的。 它顯式地支持 bytes 字節(jié)對象，不能使用 Python 2.x 解封。這是 Python 3.0-3.7 的默認(rèn)協(xié)議。

• v4 版協(xié)議添加于 Python 3.4。它支持存儲非常大的對象，能存儲更多種類的對象，還包括一些針對數(shù)據(jù)格式的優(yōu)化。它是Python 3.8使用的默認(rèn)協(xié)議。有關(guān)第 4 版協(xié)議帶來改進(jìn)的信息，請參閱 PEP 3154。

• 第 5 版協(xié)議是在 Python 3.8 中加入的。 它增加了對帶外數(shù)據(jù)的支持，并可加速帶內(nèi)數(shù)據(jù)處理。 請參閱 PEP 574 了解第 5 版協(xié)議所帶來的改進(jìn)的詳情。

備注

序列化是一種比持久化更底層的概念，雖然 pickle 讀取和寫入的是文件對象，但它不處理持久對象的命名問題，也不處理對持久對象的并發(fā)訪問（甚至更復(fù)雜）的問題。pickle 模塊可以將復(fù)雜對象轉(zhuǎn)換為字節(jié)流，也可以將字節(jié)流轉(zhuǎn)換為具有相同內(nèi)部結(jié)構(gòu)的對象。處理這些字節(jié)流最常見的做法是將它們寫入文件，但它們也可以通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送或存儲在數(shù)據(jù)庫中。shelve 模塊提供了一個簡單的接口，用于在 DBM 類型的數(shù)據(jù)庫文件上封存和解封對象。

模塊接口

要序列化某個包含層次結(jié)構(gòu)的對象，只需調(diào)用 dumps() 函數(shù)即可。同樣，要反序列化數(shù)據(jù)流，可以調(diào)用 loads() 函數(shù)。但是，如果要對序列化和反序列化加以更多的控制，可以分別創(chuàng)建 Pickler 或 Unpickler 對象。

pickle 模塊包含了以下常量：

pickle.HIGHEST_PROTOCOL

整數(shù)，可用的最高 協(xié)議版本。此值可以作為 協(xié)議 值傳遞給 dump() 和 dumps() 函數(shù)，以及 Pickler 的構(gòu)造函數(shù)。

pickle.DEFAULT_PROTOCOL

整數(shù)，用于 pickle 數(shù)據(jù)的默認(rèn) 協(xié)議版本。它可能小于 HIGHEST_PROTOCOL。當(dāng)前默認(rèn)協(xié)議是 v4，它在 Python 3.4 中首次引入，與之前的版本不兼容。

在 3.0 版更改: 默認(rèn)協(xié)議版本是 3。

在 3.8 版更改: 默認(rèn)協(xié)議版本是 4。

pickle 模塊提供了以下方法，讓封存過程更加方便：

pickle.dump(obj, file, protocol=None, **, fix_imports=True, buffer_callback=None*)

將對象 obj 封存以后的對象寫入已打開的 file object file。它等同于 Pickler(file, protocol).dump(obj)。

參數(shù) file、protocol、fix_imports 和 buffer_callback 的含義與它們在 Pickler 的構(gòu)造函數(shù)中的含義相同。

在 3.8 版更改: 加入了 buffer_callback 參數(shù)。

pickle.dumps(obj, protocol=None, **, fix_imports=True, buffer_callback=None*)

將 obj 封存以后的對象作為 bytes 類型直接返回，而不是將其寫入到文件。

參數(shù) protocol、fix_imports 和 buffer_callback 的含義與它們在 Pickler 的構(gòu)造函數(shù)中的含義相同。

在 3.8 版更改: 加入了 buffer_callback 參數(shù)。

pickle.load(file, **, fix_imports=True, encoding=’ASCII’, errors=’strict’, buffers=None*)

從已打開的 file object 文件 中讀取封存后的對象，重建其中特定對象的層次結(jié)構(gòu)并返回。它相當(dāng)于 Unpickler(file).load()。

Pickle 協(xié)議版本是自動檢測出來的，所以不需要參數(shù)來指定協(xié)議。封存對象以外的其他字節(jié)將被忽略。

參數(shù) file、fix_imports、encoding、errors、strict 和 buffers 的含義與它們在 Unpickler 的構(gòu)造函數(shù)中的含義相同。

在 3.8 版更改: 加入了 buffers 參數(shù)。

pickle.loads(data, /, **, fix_imports=True, encoding=’ASCII’, errors=’strict’, buffers=None*)

重建并返回一個對象的封存表示形式 data 的對象層級結(jié)構(gòu)。 data 必須為 bytes-like object。

Pickle 協(xié)議版本是自動檢測出來的，所以不需要參數(shù)來指定協(xié)議。封存對象以外的其他字節(jié)將被忽略。

參數(shù) fix_imports, encoding, errors, strict 和 buffers 的含義與在 Unpickler 構(gòu)造器中的含義相同。

在 3.8 版更改: 加入了 buffers 參數(shù)。

pickle 模塊定義了以下 3 個異常：

exception pickle.PickleError

其他 pickle 異常的基類。它是 Exception 的一個子類。

exception pickle.PicklingError

當(dāng) Pickler 遇到無法解封的對象時拋出此錯誤。它是 PickleError 的子類。

參考 可以被封存/解封的對象 來了解哪些對象可以被封存。

exception pickle.UnpicklingError

當(dāng)解封出錯時拋出此異常，例如數(shù)據(jù)損壞或?qū)ο蟛话踩?。它?PickleError 的子類。

注意，解封時可能還會拋出其他異常，包括（但不限于） AttributeError、EOFError、ImportError 和 IndexError。

pickle 模塊包含了 3 個類，Pickler、Unpickler 和 PickleBuffer：

class pickle.Pickler(file, protocol=None, **, fix_imports=True, buffer_callback=None*)

它接受一個二進(jìn)制文件用于寫入 pickle 數(shù)據(jù)流。

可選參數(shù) protocol 是一個整數(shù)，告知 pickler 使用指定的協(xié)議，可選擇的協(xié)議范圍從 0 到 HIGHEST_PROTOCOL。如果沒有指定，這一參數(shù)默認(rèn)值為 DEFAULT_PROTOCOL。指定一個負(fù)數(shù)就相當(dāng)于指定 HIGHEST_PROTOCOL。

參數(shù) file 必須有一個 write() 方法，該 write() 方法要能接收字節(jié)作為其唯一參數(shù)。因此，它可以是一個打開的磁盤文件（用于寫入二進(jìn)制內(nèi)容），也可以是一個 io.BytesIO 實例，也可以是滿足這一接口的其他任何自定義對象。

如果 fix_imports 為 True 且 protocol 小于 3，pickle 將嘗試將 Python 3 中的新名稱映射到 Python 2 中的舊模塊名稱，因此 Python 2 也可以讀取封存的數(shù)據(jù)流。

如果 buffer_callback 為 None（默認(rèn)情況），緩沖區(qū)視圖（buffer view）將會作為 pickle 流的一部分被序列化到 file 中。

如果 buffer_callback 不為 None，那它可以用緩沖區(qū)視圖調(diào)用任意次。如果某次調(diào)用返回了 False 值（例如 None），則給定的緩沖區(qū)是 帶外的，否則緩沖區(qū)是帶內(nèi)的（例如保存在了 pickle 流里面）。

如果 buffer_callback 不是 None 且 protocol 是 None 或小于 5，就會出錯。

在 3.8 版更改: 加入了 buffer_callback 參數(shù)。

• dump(obj)

  將 obj 封存后的內(nèi)容寫入已打開的文件對象，該文件對象已經(jīng)在構(gòu)造函數(shù)中指定。

• persistent_id(obj)

  默認(rèn)無動作，子類繼承重載時使用。

  如果 persistent_id() 返回 None，obj 會被照常 pickle。如果返回其他值，Pickler 會將這個函數(shù)的返回值作為 obj 的持久化 ID（Pickler 本應(yīng)得到序列化數(shù)據(jù)流并將其寫入文件，若此函數(shù)有返回值，則得到此函數(shù)的返回值并寫入文件）。這個持久化 ID 的解釋應(yīng)當(dāng)定義在 Unpickler.persistent_load() 中（該方法定義還原對象的過程，并返回得到的對象）。注意，persistent_id() 的返回值本身不能擁有持久化 ID。

  參閱 持久化外部對象 獲取詳情和使用示例。

• dispatch_table

  Pickler 對象的 dispatch 表是 copyreg.pickle() 中用到的 reduction 函數(shù) 的注冊。dispatch 表本身是一個 class 到其 reduction 函數(shù)的映射鍵值對。一個 reduction 函數(shù)只接受一個參數(shù)，就是其關(guān)聯(lián)的 class，函數(shù)行為應(yīng)當(dāng)遵守 __reduce__() 接口規(guī)范。

  Pickler 對象默認(rèn)并沒有 dispatch_table 屬性，該對象默認(rèn)使用 copyreg 模塊中定義的全局 dispatch 表。如果要為特定 Pickler 對象自定義序列化過程，可以將 dispatch_table 屬性設(shè)置為類字典對象（dict-like object）。另外，如果 Pickler 的子類設(shè)置了 dispatch_table 屬性，則該子類的實例會使用這個表作為默認(rèn)的 dispatch 表。

  參閱 Dispatch 表 獲取使用示例。

  3.3 新版功能.

• reducer_override(obj)

  可以在 Pickler 的子類中定義的特殊 reducer。此方法的優(yōu)先級高于 dispatch_table 中的任何 reducer。它應(yīng)該與 __reduce__() 方法遵循相同的接口，它也可以返回 NotImplemented，這將使用 dispatch_table 里注冊的 reducer 來封存 obj。

  參閱 類型，函數(shù)和其他對象的自定義歸約 獲取詳細(xì)的示例。

  3.8 新版功能.

• fast

  已棄用。設(shè)為 True 則啟用快速模式?？焖倌Ｊ浇昧恕皞渫洝?(memo) 的使用，即不生成多余的 PUT 操作碼來加快封存過程。不應(yīng)將其與自指 (self-referential) 對象一起使用，否則將導(dǎo)致 Pickler 無限遞歸。

  如果需要進(jìn)一步提高 pickle 的壓縮率，請使用 pickletools.optimize()。

class pickle.Unpickler(file, **, fix_imports=True, encoding=’ASCII’, errors=’strict’, buffers=None*)

它接受一個二進(jìn)制文件用于讀取 pickle 數(shù)據(jù)流。

Pickle 協(xié)議版本是自動檢測出來的，所以不需要參數(shù)來指定協(xié)議。

參數(shù) file 必須有三個方法，read() 方法接受一個整數(shù)參數(shù)，readinto() 方法接受一個緩沖區(qū)作為參數(shù)，readline() 方法不需要參數(shù)，這與 io.BufferedIOBase 里定義的接口是相同的。因此 file 可以是一個磁盤上用于二進(jìn)制讀取的文件，也可以是一個 io.BytesIO 實例，也可以是滿足這一接口的其他任何自定義對象。

可選的參數(shù)是 fix_imports, encoding 和 errors，用于控制由Python 2 生成的 pickle 流的兼容性。如果 fix_imports 為 True，則 pickle 將嘗試將舊的 Python 2 名稱映射到 Python 3 中對應(yīng)的新名稱。encoding 和 errors 參數(shù)告訴 pickle 如何解碼 Python 2 存儲的 8 位字符串實例；這兩個參數(shù)默認(rèn)分別為 ‘ASCII’ 和 ‘strict’。encoding 參數(shù)可置為 ‘bytes’ 來將這些 8 位字符串實例讀取為字節(jié)對象。讀取 NumPy array 和 Python 2 存儲的 datetime、date 和 time 實例時，請使用 encoding='latin1'。

如果 buffers 為 None（默認(rèn)值），則反序列化所需的所有數(shù)據(jù)都必須包含在 pickle 流中。這意味著在實例化 Pickler 時（或調(diào)用 dump() 或 dumps() 時），參數(shù) buffer_callback 為 None。

如果 buffers 不為 None，則每次 pickle 流引用 帶外 緩沖區(qū)視圖時，消耗的對象都應(yīng)該是可迭代的啟用緩沖區(qū)的對象。這樣的緩沖區(qū)應(yīng)該按順序地提供給 Pickler 對象的 buffer_callback 方法。

在 3.8 版更改: 加入了 buffers 參數(shù)。

• load()

  從構(gòu)造函數(shù)中指定的文件對象里讀取封存好的對象，重建其中特定對象的層次結(jié)構(gòu)并返回。封存對象以外的其他字節(jié)將被忽略。

• persistent_load(pid)

  默認(rèn)拋出 UnpicklingError 異常。

  如果定義了此方法，persistent_load() 應(yīng)當(dāng)返回持久化 ID pid 所指定的對象。 如果遇到無效的持久化 ID，則應(yīng)當(dāng)引發(fā) UnpicklingError。

  參閱 持久化外部對象 獲取詳情和使用示例。

• find_class(module, name)

  如有必要，導(dǎo)入 module 模塊并返回其中名叫 name 的對象，其中 module 和 name 參數(shù)都是 str 對象。注意，不要被這個函數(shù)的名字迷惑， find_class() 同樣可以用來導(dǎo)入函數(shù)。

  子類可以重載此方法，來控制加載對象的類型和加載對象的方式，從而盡可能降低安全風(fēng)險。參閱 限制全局變量 獲取更詳細(xì)的信息。

  引發(fā)一個 審計事件 pickle.find_class 附帶參數(shù) module、name。

class pickle.PickleBuffer(buffer)

緩沖區(qū)的包裝器 (wrapper)，緩沖區(qū)中包含著可封存的數(shù)據(jù)。buffer 必須是一個 buffer-providing 對象，比如 bytes-like object 或多維數(shù)組。

PickleBuffer 本身就可以生成緩沖區(qū)對象，因此可以將其傳遞給需要緩沖區(qū)生成器的其他 API，比如 memoryview。

PickleBuffer 對象只能用 pickle 版本 5 及以上協(xié)議進(jìn)行序列化。它們符合 帶外序列化 的條件。

3.8 新版功能.

• raw()

  返回該緩沖區(qū)底層內(nèi)存區(qū)域的 memoryview。 返回的對象是一維的、C 連續(xù)布局的 memoryview，格式為 B (無符號字節(jié))。 如果緩沖區(qū)既不是 C 連續(xù)布局也不是 Fortran 連續(xù)布局的，則拋出 BufferError 異常。

• release()

  釋放由 PickleBuffer 占用的底層緩沖區(qū)。

可以被封存/解封的對象

下列類型可以被封存：

• None, True 和 False;

• 整數(shù)、浮點數(shù)、復(fù)數(shù);

• 字符串、字節(jié)串、字節(jié)數(shù)組;

• 只包含可封存對象的元組、列表、集合和字典;

• 可在模塊最高層級上訪問的（內(nèi)置與用戶自定義的）函數(shù)（使用 def，而不是使用 lambda 定義）;

• 可在模塊最高層級上訪問的類;

• instances of such classes whose the result of calling __getstate__() is picklable (see section 封存類實例 for details).

嘗試封存不能被封存的對象會拋出 PicklingError 異常，異常發(fā)生時，可能有部分字節(jié)已經(jīng)被寫入指定文件中。嘗試封存遞歸層級很深的對象時，可能會超出最大遞歸層級限制，此時會拋出 RecursionError 異常，可以通過 sys.setrecursionlimit() 調(diào)整遞歸層級，不過請謹(jǐn)慎使用這個函數(shù)，因為可能會導(dǎo)致解釋器崩潰。

請注意（內(nèi)置與用戶自定義的）函數(shù)是按完整 qualified name，而不是按值來封存的。 2 這意味著只會封存函數(shù)名稱，以及包含它的模塊和類名稱。 函數(shù)的代碼，以及函數(shù)的屬性都不會被封存。 因而定義它的模塊在解封環(huán)境中必須可以被導(dǎo)入，并且模塊必須包含所命名的對象，否則將會引發(fā)異常。 3

類似地，類也是按完整限定名稱來封存的，因此在解封環(huán)境中也會應(yīng)用相同的限制。 請注意類的代碼或數(shù)據(jù)都不會被封存，因此在下面的示例中類屬性 attr 不會在解封環(huán)境中被恢復(fù):

 
 
 
 

  
  
  
  
class Foo:
  
  
  
  
 attr = 'A class attribute'
  
  
  
  

  
  
  
  
picklestring = pickle.dumps(Foo)
 
 
 
 

這些限制決定了為什么可封存的函數(shù)和類必須在一個模塊的最高層級上定義。

類似的，在封存類的實例時，其類體和類數(shù)據(jù)不會跟著實例一起被封存，只有實例數(shù)據(jù)會被封存。這樣設(shè)計是有目的的，在將來修復(fù)類中的錯誤、給類增加方法之后，仍然可以載入原來版本類實例的封存數(shù)據(jù)來還原該實例。如果你準(zhǔn)備長期使用一個對象，可能會同時存在較多版本的類體，可以為對象添加版本號，這樣就可以通過類的 __setstate__() 方法將老版本轉(zhuǎn)換成新版本。

封存類實例

在本節(jié)中，我們描述了可用于定義、自定義和控制如何封存和解封類實例的通用流程。

通常，使一個實例可被封存不需要附加任何代碼。Pickle 默認(rèn)會通過 Python 的內(nèi)省機(jī)制獲得實例的類及屬性。而當(dāng)實例解封時，它的 __init__() 方法通常 不會 被調(diào)用。其默認(rèn)動作是：先創(chuàng)建一個未初始化的實例，然后還原其屬性，下面的代碼展示了這種行為的實現(xiàn)機(jī)制：

 
 
 
 

  
  
  
  
def save(obj):
  
  
  
  
 return (obj.__class__, obj.__dict__)
  
  
  
  

  
  
  
  
def restore(cls, attributes):
  
  
  
  
 obj = cls.__new__(cls)
  
  
  
  
 obj.__dict__.update(attributes)
  
  
  
  
 return obj
 
 
 
 

類可以改變默認(rèn)行為，只需定義以下一種或幾種特殊方法：

object.__getnewargs_ex__()

對于使用第 2 版或更高版協(xié)議的 pickle，實現(xiàn)了 __getnewargs_ex__() 方法的類可以控制在解封時傳給 __new__() 方法的參數(shù)。本方法必須返回一對 (args, kwargs) 用于構(gòu)建對象，其中 args 是表示位置參數(shù)的 tuple，而 kwargs 是表示命名參數(shù)的 dict。它們會在解封時傳遞給 __new__() 方法。

如果類的 __new__() 方法只接受關(guān)鍵字參數(shù)，則應(yīng)當(dāng)實現(xiàn)這個方法。否則，為了兼容性，更推薦實現(xiàn) __getnewargs__() 方法。

在 3.6 版更改: __getnewargs_ex__() 現(xiàn)在可用于第 2 和第 3 版協(xié)議。

object.__getnewargs__()

這個方法與上一個 __getnewargs_ex__() 方法類似，但僅支持位置參數(shù)。它要求返回一個 tuple 類型的 args，用于解封時傳遞給 __new__() 方法。

如果定義了 __getnewargs_ex__()，那么 __getnewargs__() 就不會被調(diào)用。

在 3.6 版更改: 在 Python 3.6 前，第 2、3 版協(xié)議會調(diào)用 __getnewargs__()，更高版本協(xié)議會調(diào)用 __getnewargs_ex__()。

object.__getstate__()

Classes can further influence how their instances are pickled by overriding the method __getstate__(). It is called and the returned object is pickled as the contents for the instance, instead of a default state. There are several cases:

• For a class that has no instance __dict__ and no __slots__, the default state is None.

• For a class that has an instance __dict__ and no __slots__, the default state is self.__dict__.

• For a class that has an instance __dict__ and __slots__, the default state is a tuple consisting of two dictionaries: self.__dict__, and a dictionary mapping slot names to slot values. Only slots that have a value are included in the latter.

• For a class that has __slots__ and no instance __dict__, the default state is a tuple whose first item is None and whose second item is a dictionary mapping slot names to slot values described in the previous bullet.

在 3.11 版更改: Added the default implementation of the __getstate__() method in the object class.

object.__setstate__(state)

當(dāng)解封時，如果類定義了 __setstate__()，就會在已解封狀態(tài)下調(diào)用它。此時不要求實例的 state 對象必須是 dict。沒有定義此方法的話，先前封存的 state 對象必須是 dict，且該 dict 內(nèi)容會在解封時賦給新實例的 __dict__。

備注

如果 __getstate__() 返回 False，那么在解封時就不會調(diào)用 __setstate__() 方法。

參考 處理有狀態(tài)的對象 一段獲取如何使用 __getstate__() 和 __setstate__() 方法的更多信息。

備注

在解封時，實例的某些方法例如 __getattr__(), __getattribute__() 或 __setattr__() 可能會被調(diào)用。 由于這些方法可能要求某些內(nèi)部不變量為真值，因此該類型應(yīng)當(dāng)實現(xiàn) __new__() 以建立這樣的不變量，因為當(dāng)解封一個實例時 __init__() 并不會被調(diào)用。

可以看出，其實 pickle 并不直接調(diào)用上面的幾個函數(shù)。事實上，這幾個函數(shù)是復(fù)制協(xié)議的一部分，它們實現(xiàn)了 __reduce__() 這一特殊接口。復(fù)制協(xié)議提供了統(tǒng)一的接口，用于在封存或復(fù)制對象的過程中取得所需數(shù)據(jù)。4

盡管這個協(xié)議功能很強(qiáng)，但是直接在類中實現(xiàn) __reduce__() 接口容易產(chǎn)生錯誤。因此，設(shè)計類時應(yīng)當(dāng)盡可能的使用高級接口（比如 __getnewargs_ex__()、__getstate__() 和 __setstate__()）。后面仍然可以看到直接實現(xiàn) __reduce__() 接口的狀況，可能別無他法，可能為了獲得更好的性能，或者兩者皆有之。

object.__reduce__()

該接口當(dāng)前定義如下。__reduce__() 方法不帶任何參數(shù)，并且應(yīng)返回字符串或最好返回一個元組（返回的對象通常稱為“reduce 值”）。

如果返回字符串，該字符串會被當(dāng)做一個全局變量的名稱。它應(yīng)該是對象相對于其模塊的本地名稱，pickle 模塊會搜索模塊命名空間來確定對象所屬的模塊。這種行為常在單例模式使用。

如果返回的是元組，則應(yīng)當(dāng)包含 2 到 6 個元素，可選元素可以省略或設(shè)置為 None。每個元素代表的意義如下：

• 一個可調(diào)用對象，該對象會在創(chuàng)建對象的最初版本時調(diào)用。

• 可調(diào)用對象的參數(shù)，是一個元組。如果可調(diào)用對象不接受參數(shù)，必須提供一個空元組。

• 可選元素，用于表示對象的狀態(tài)，將被傳給前述的 __setstate__() 方法。 如果對象沒有此方法，則這個元素必須是字典類型，并會被添加至 __dict__ 屬性中。

• 可選元素，一個返回連續(xù)項的迭代器（而不是序列）。這些項會被 obj.append(item) 逐個加入對象，或被 obj.extend(list_of_items) 批量加入對象。這個元素主要用于 list 的子類，也可以用于那些正確實現(xiàn)了 append() 和 extend() 方法的類。（具體是使用 append() 還是 extend() 取決于 pickle 協(xié)議版本以及待插入元素的項數(shù)，所以這兩個方法必須同時被類支持。）

• 可選元素，一個返回連續(xù)鍵值對的迭代器（而不是序列）。這些鍵值對將會以 obj[key] = value 的方式存儲于對象中。該元素主要用于 dict 子類，也可以用于那些實現(xiàn)了 __setitem__() 的類。

• 可選元素，一個帶有 (obj, state) 簽名的可調(diào)用對象。該可調(diào)用對象允許用戶以編程方式控制特定對象的狀態(tài)更新行為，而不是使用 obj 的靜態(tài) __setstate__() 方法。如果此處不是 None，則此可調(diào)用對象的優(yōu)先級高于 obj 的 __setstate__()。

  3.8 新版功能: 新增了元組的第 6 項，可選元素 (obj, state)。

object.__reduce_ex__(protocol)

作為替代選項，也可以實現(xiàn) __reduce_ex__() 方法。 此方法的唯一不同之處在于它應(yīng)接受一個整型參數(shù)用于指定協(xié)議版本。 如果定義了這個函數(shù)，則會覆蓋 __reduce__() 的行為。 此外，__reduce__() 方法會自動成為擴(kuò)展版方法的同義詞。 這個函數(shù)主要用于為以前的 Python 版本提供向后兼容的 reduce 值。

持久化外部對象

為了獲取對象持久化的利益， pickle 模塊支持引用已封存數(shù)據(jù)流之外的對象。 這樣的對象是通過一個持久化 ID 來引用的，它應(yīng)當(dāng)是一個由字母數(shù)字類字符組成的字符串 (對于第 0 版協(xié)議) 5 或是一個任意對象 (用于任意新版協(xié)議)。

pickle 模塊不提供對持久化 ID 的解析工作，它將解析工作分配給用戶定義的方法，分別是 pickler 中的 persistent_id() 方法和 unpickler 中的 persistent_load() 方法。

要通過持久化 ID 將外部對象封存，必須在 pickler 中實現(xiàn) persistent_id() 方法，該方法接受需要被封存的對象作為參數(shù)，返回一個 None 或返回該對象的持久化 ID。如果返回 None，該對象會被按照默認(rèn)方式封存為數(shù)據(jù)流。如果返回字符串形式的持久化 ID，則會封存這個字符串并加上一個標(biāo)記，這樣 unpickler 才能將其識別為持久化 ID。

要解封外部對象，Unpickler 必須實現(xiàn) persistent_load() 方法，接受一個持久化 ID 對象作為參數(shù)并返回一個引用的對象。

下面是一個全面的例子，展示了如何使用持久化 ID 來封存外部對象。

 
 
 
 

  
  
  
  
# Simple example presenting how persistent ID can be used to pickle
  
  
  
  
# external objects by reference.
  
  
  
  

  
  
  
  
import pickle
  
  
  
  
import sqlite3
  
  
  
  
from collections import namedtuple
  
  
  
  

  
  
  
  
# Simple class representing a record in our database.
  
  
  
  
MemoRecord = namedtuple("MemoRecord", "key, task")
  
  
  
  

  
  
  
  
class DBPickler(pickle.Pickler):
  
  
  
  

  
  
  
  
 def persistent_id(self, obj):
  
  
  
  
 # Instead of pickling MemoRecord as a regular class instance, we emit a
  
  
  
  
 # persistent ID.
  
  
  
  
 if isinstance(obj, MemoRecord):
  
  
  
  
 # Here, our persistent ID is simply a tuple, containing a tag and a
  
  
  
  
 # key, which refers to a specific record in the database.
  
  
  
  
 return ("MemoRecord", obj.key)
  
  
  
  
 else:
  
  
  
  
 # If obj does not have a persistent ID, return None. This means obj
  
  
  
  
 # needs to be pickled as usual.
  
  
  
  
 return None
  
  
  
  

  
  
  
  

  
  
  
  
class DBUnpickler(pickle.Unpickler):
  
  
  
  

  
  
  
  
 def __init__(self, file, connection):
  
  
  
  
 super().__init__(file)
  
  
  
  
 self.connection = connection
  
  
  
  

  
  
  
  
 def persistent_load(self, pid):
  
  
  
  
 # This method is invoked whenever a persistent ID is encountered.
  
  
  
  
 # Here, pid is the tuple returned by DBPickler.
  
  
  
  
 cursor = self.connection.cursor()
  
  
  
  
 type_tag, key_id = pid
  
  
  
  
 if type_tag == "MemoRecord":
  
  
  
  
 # Fetch the referenced record from the database and return it.
  
  
  
  
 cursor.execute("SELECT * FROM memos WHERE key=?", (str(key_id),))
  
  
  
  
 key, task = cursor.fetchone()
  
  
  
  
 return MemoRecord(key, task)
  
  
  
  
 else:
  
  
  
  
 # Always raises an error if you cannot return the correct object.
  
  
  
  
 # Otherwise, the unpickler will think None is the object referenced
  
  
  
  
 # by the persistent ID.
  
  
  
  
 raise pickle.UnpicklingError("unsupported persistent object")
  
  
  
  

  
  
  
  

  
  
  
  
def main():
  
  
  
  
 import io
  
  
  
  
 import pprint
  
  
  
  

  
  
  
  
 # Initialize and populate our database.
  
  
  
  
 conn = sqlite3.connect(":memory:")
  
  
  
  
 cursor = conn.cursor()
  
  
  
  
 cursor.execute("CREATE TABLE memos(key INTEGER PRIMARY KEY, task TEXT)")
  
  
  
  
 tasks = (
  
  
  
  
 'give food to fish',
  
  
  
  
 'prepare group meeting',
  
  
  
  
 'fight with a zebra',
  
  
  
  
 )
  
  
  
  
 for task in tasks:
  
  
  
  
 cursor.execute("INSERT INTO memos VALUES(NULL, ?)", (task,))
  
  
  
  

  
  
  
  
 # Fetch the records to be pickled.
  
  
  
  
 cursor.execute("SELECT * FROM memos")
  
  
  
  
 memos = [MemoRecord(key, task) for key, task in cursor]
  
  
  
  
 # Save the records using our custom DBPickler.
  
  
  
  
 file = io.BytesIO()
  
  
  
  
 DBPickler(file).dump(memos)
  
  
  
  

  
  
  
  
 print("Pickled records:")
  
  
  
  
 pprint.pprint(memos)
  
  
  
  

  
  
  
  
 # Update a record, just for good measure.
  
  
  
  
 cursor.execute("UPDATE memos SET task='learn italian' WHERE key=1")
  
  
  
  

  
  
  
  
 # Load the records from the pickle data stream.
  
  
  
  
 file.seek(0)
  
  
  
  
 memos = DBUnpickler(file, conn).load()
  
  
  
  

  
  
  
  
 print("Unpickled records:")
  
  
  
  
 pprint.pprint(memos)
  
  
  
  

  
  
  
  

  
  
  
  
if __name__ == '__main__':
  
  
  
  
 main()
 
 
 
 

Dispatch 表

如果想對某些類進(jìn)行自定義封存，而又不想在類中增加用于封存的代碼，就可以創(chuàng)建帶有特殊 dispatch 表的 pickler。

在 copyreg 模塊的 copyreg.dispatch_table 中定義了全局 dispatch 表。因此，可以使用 copyreg.dispatch_table 修改后的副本作為自有 dispatch 表。

例如

 
 
 
 

  
  
  
  
f = io.BytesIO()
  
  
  
  
p = pickle.Pickler(f)
  
  
  
  
p.dispatch_table = copyreg.dispatch_table.copy()
  
  
  
  
p.dispatch_table[SomeClass] = reduce_SomeClass
 
 
 
 

創(chuàng)建了一個帶有自有 dispatch 表的 pickle.Pickler 實例，它可以對 SomeClass 類進(jìn)行特殊處理。另外，下列代碼

 
 
 
 

  
  
  
  
class MyPickler(pickle.Pickler):
  
  
  
  
 dispatch_table = copyreg.dispatch_table.copy()
  
  
  
  
 dispatch_table[SomeClass] = reduce_SomeClass
  
  
  
  
f = io.BytesIO()
  
  
  
  
p = MyPickler(f)
 
 
 
 

完成同樣的操作，但所有 MyPickler 的實例都會共享一個私有分發(fā)表。 另一方面，代碼

 
 
 
 

  
  
  
  
copyreg.pickle(SomeClass, reduce_SomeClass)
  
  
  
  
f = io.BytesIO()
  
  
  
  
p = pickle.Pickler(f)
 
 
 
 

會修改由 copyreg 模塊的所有用戶共享的全局分發(fā)表。

處理有狀態(tài)的對象

下面的示例展示了如何修改類在封存時的行為。其中 TextReader 類打開了一個文本文件，每次調(diào)用其 readline() 方法則返回行號和該行的字符。 在封存這個 TextReader 的實例時，除了 文件對象，其他屬性都會被保存。 當(dāng)解封實例時，需要重新打開文件，然后從上次的位置開始繼續(xù)讀取。實現(xiàn)這些功能需要實現(xiàn) __setstate__() 和 __getstate__() 方法。

 
 
 
 

  
  
  
  
class TextReader:
  
  
  
  
 """Print and number lines in a text file."""
  
  
  
  

  
  
  
  
 def __init__(self, filename):
  
  
  
  
 self.filename = filename
  
  
  
  
 self.file = open(filename)
  
  
  
  
 self.lineno = 0
  
  
  
  

  
  
  
  
 def readline(self):
  
  
  
  
 self.lineno += 1
  
  
  
  
 line = self.file.readline()
  
  
  
  
 if not line:
  
  
  
  
 return None
  
  
  
  
 if line.endswith('\n'):
  
  
  
  
 line = line[:-1]
  
  
  
  
 return "%i: %s" % (self.lineno, line)
  
  
  
  

  
  
  
  
 def __getstate__(self):
  
  
  
  
 # Copy the object's state from self.__dict__ which contains
  
  
  
  
 # all our instance attributes. Always use the dict.copy()
  
  
  
  
 # method to avoid modifying the original state.
  
  
  
  
 state = self.__dict__.copy()
  
  
  
  
 # Remove the unpicklable entries.
  
  
  
  
 del state['file']
  
  
  
  
 return state
  
  
  
  

  
  
  
  
 def __setstate__(self, state):
  
  
  
  
 # Restore instance attributes (i.e., filename and lineno).
  
  
  
  
 self.__dict__.update(state)
  
  
  
  
 # Restore the previously opened file's state. To do so, we need to
  
  
  
  
 # reopen it and read from it until the line count is restored.
  
  
  
  
 file = open(self.filename)
  
  
  
  
 for _ in range(self.lineno):
  
  
  
  
 file.readline()
  
  
  
  
 # Finally, save the file.
  
  
  
  
 self.file = file
 
 
 
 

使用方法如下所示：

 
 
 
 

  
  
  
  
>>> reader = TextReader("hello.txt")
  
  
  
  
>>> reader.readline()
  
  
  
  
'1: Hello world!'
  
  
  
  
>>> reader.readline()
  
  
  
  
'2: I am line number two.'
  
  
  
  
>>> new_reader = pickle.loads(pickle.dumps(reader))
  
  
  
  
>>> new_reader.readline()
  
  
  
  
'3: Goodbye!'
 
 
 
 

類型，函數(shù)和其他對象的自定義歸約

3.8 新版功能.

有時，dispatch_table 可能不夠靈活。 特別是當(dāng)我們想要基于對象類型以外的其他規(guī)則來對封存進(jìn)行定制，或是當(dāng)我們想要對函數(shù)和類的封存進(jìn)行定制的時候。

對于那些情況，可能要基于 Pickler 類進(jìn)行子類化并實現(xiàn) reducer_override() 方法。 此方法可返回任意的歸約元組 (參見 __reduce__())。 它也可以選擇返回 NotImplemented 來回退到傳統(tǒng)行為。

如果同時定義了 dispatch_table 和 reducer_override()，則 reducer_override() 方法具有優(yōu)先權(quán)。

備注

出于性能理由，可能不會為以下對象調(diào)用 reducer_override(): None, True, False, 以及 int, float, bytes, str, dict, set, frozenset, list 和 tuple 的具體實例。

以下是一個簡單的例子，其中我們允許封存并重新構(gòu)建一個給定的類:

 
 
 
 

  
  
  
  
import io
  
  
  
  
import pickle
  
  
  
  

  
  
  
  
class MyClass:
  
  
  
  
 my_attribute = 1
  
  
  
  

  
  
  
  
class MyPickler(pickle.Pickler):
  
  
  
  
 def reducer_override(self, obj):
  
  
  
  
 """Custom reducer for MyClass."""
  
  
  
  
 if getattr(obj, "__name__", None) == "MyClass":
  
  
  
  
 return type, (obj.__name__, obj.__bases__,
  
  
  
  
 {'my_attribute': obj.my_attribute})
  
  
  
  
 else:
  
  
  
  
 # For any other object, fallback to usual reduction
  
  
  
  
 return NotImplemented
  
  
  
  

  
  
  
  
f = io.BytesIO()
  
  
  
  
p = MyPickler(f)
  
  
  
  
p.dump(MyClass)
  
  
  
  

  
  
  
  
del MyClass
  
  
  
  

  
  
  
  
unpickled_class = pickle.loads(f.getvalue())
  
  
  
  

  
  
  
  
assert isinstance(unpickled_class, type)
  
  
  
  
assert unpickled_class.__name__ == "MyClass"
  
  
  
  
assert unpickled_class.my_attribute == 1
 
 
 
 

外部緩沖區(qū)

3.8 新版功能.

在某些場景中，pickle 模塊會被用來傳輸海量的數(shù)據(jù)。 因此，最小化內(nèi)存復(fù)制次數(shù)以保證性能和節(jié)省資源是很重要的。 但是 pickle 模塊的正常運(yùn)作會將圖類對象結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換為字節(jié)序列流，因此在本質(zhì)上就要從封存流中來回復(fù)制數(shù)據(jù)。

如果 provider (待傳輸對象類型的實現(xiàn)) 和 consumer (通信系統(tǒng)的實現(xiàn)) 都支持 pickle 第 5 版或更高版本所提供的外部傳輸功能，則此約束可以被撤銷。

提供方 API

大的待封存數(shù)據(jù)對象必須實現(xiàn)協(xié)議 5 及以上版本專屬的 __reduce_ex__() 方法，該方法將為任意大的數(shù)據(jù)返回一個 PickleBuffer 實例（而不是 bytes 對象等）。

PickleBuffer 對象會 表明 底層緩沖區(qū)可被用于外部數(shù)據(jù)傳輸。 那些對象仍將保持與 pickle 模塊的正常用法兼容。 但是，使用方也可以選擇告知 pickle 它們將自行處理那些緩沖區(qū)。

使用方 API

當(dāng)序列化一個對象圖時，通信系統(tǒng)可以啟用對所生成 PickleBuffer 對象的定制處理。

發(fā)送端需要傳遞 buffer_callback 參數(shù)到 Pickler (或是到 dump() 或 dumps() 函數(shù))，該回調(diào)函數(shù)將在封存對象圖時附帶每個所生成的 PickleBuffer 被調(diào)用。 由 buffer_callback 所累積的緩沖區(qū)的數(shù)據(jù)將不會被拷貝到 pickle 流，而是僅插入一個簡單的標(biāo)記。

接收端需要傳遞 buffers 參數(shù)到 Unpickler (或是到 load() 或 loads() 函數(shù))，其值是一個由緩沖區(qū)組成的可迭代對象，它會被傳遞給 buffer_callback。 該可迭代對象應(yīng)當(dāng)按其被傳遞給 buffer_callback 時的順序產(chǎn)生緩沖區(qū)。 這些緩沖區(qū)將提供對象重構(gòu)造器所期望的數(shù)據(jù)，對這些數(shù)據(jù)的封存產(chǎn)生了原本的 PickleBuffer 對象。

在發(fā)送端和接受端之間，通信系統(tǒng)可以自由地實現(xiàn)它自己用于外部緩沖區(qū)的傳輸機(jī)制。 潛在的優(yōu)化包括使用共享內(nèi)存或基于特定數(shù)據(jù)類型的壓縮等。

示例

下面是一個小例子，在其中我們實現(xiàn)了一個 bytearray 的子類，能夠用于外部緩沖區(qū)封存:

 
 
 
 

  
  
  
  
class ZeroCopyByteArray(bytearray):
  
  
  
  

  
  
  
  
 def __reduce_ex__(self, protocol):
  
  
  
  
 if protocol >= 5:
  
  
  
  
 return type(self)._reconstruct, (PickleBuffer(self),), None
  
  
  
  
 else:
  
  
  
  
 # PickleBuffer is forbidden with pickle protocols <= 4.
  
  
  
  
 return type(self)._reconstruct, (bytearray(self),)
  
  
  
  

  
  
  
  
 @classmethod
  
  
  
  
 def _reconstruct(cls, obj):
  
  
  
  
 with memoryview(obj) as m:
  
  
  
  
 # Get a handle over the original buffer object
  
  
  
  
 obj = m.obj
  
  
  
  
 if type(obj) is cls:
  
  
  
  
 # Original buffer object is a ZeroCopyByteArray, return it
  
  
  
  
 # as-is.
  
  
  
  
 return obj
  
  
  
  
 else:
  
  
  
  
 return cls(obj)
 
 
 
 

重構(gòu)造器 (_reconstruct 類方法) 會在緩沖區(qū)的提供對象具有正確類型時返回該對象。 在此小示例中這是模擬零拷貝行為的便捷方式。

在使用方，我們可以按通常方式封存那些對象，它們在反序列化時將提供原始對象的一個副本:

 
 
 
 

  
  
  
  
b = ZeroCopyByteArray(b"abc")
  
  
  
  
data = pickle.dumps(b, protocol=5)
  
  
  
  
new_b = pickle.loads(data)
  
  
  
  
print(b == new_b) # True
  
  
  
  
print(b is new_b) # False: a copy was made
 
 
 
 

但是如果我們傳入 buffer_callback 然后在反序列化時給回累積的緩沖區(qū)，我們就能夠取回原始對象:

 
 
 
 

  
  
  
  
b = ZeroCopyByteArray(b"abc")
  
  
  
  
buffers = []
  
  
  
  
data = pickle.dumps(b, protocol=5, buffer_callback=buffers.append)
  
  
  
  
new_b = pickle.loads(data, buffers=buffers)
  
  
  
  
print(b == new_b) # True
  
  
  
  
print(b is new_b) # True: no copy was made
 
 
 
 

這個例子受限于 bytearray 會自行分配內(nèi)存這一事實：你無法基于另一個對象的內(nèi)存創(chuàng)建 bytearray 的實例。 但是，第三方數(shù)據(jù)類型例如 NumPy 數(shù)組則沒有這種限制，允許在單獨(dú)進(jìn)程或系統(tǒng)間傳輸時使用零拷貝的封存（或是盡可能少地拷貝） 。

參見

PEP 574 — 帶有外部數(shù)據(jù)緩沖區(qū)的 pickle 協(xié)議 5

限制全局變量

默認(rèn)情況下，解封將會導(dǎo)入在 pickle 數(shù)據(jù)中找到的任何類或函數(shù)。 對于許多應(yīng)用來說，此行為是不可接受的，因為它會允許解封器導(dǎo)入并發(fā)起調(diào)用任意代碼。 只須考慮當(dāng)這個手工構(gòu)建的 pickle 數(shù)據(jù)流被加載時會做什么:

 
 
 
 

  
  
  
  
>>> import pickle
  
  
  
  
>>> pickle.loads(b"cos\nsystem\n(S'echo hello world'\ntR.")
  
  
  
  
hello world
  
  
  
  
0
 
 
 
 

在這個例子里，解封器導(dǎo)入 os.system() 函數(shù)然后應(yīng)用字符串參數(shù) “echo hello world”。 雖然這個例子不具攻擊性，但是不難想象別人能夠通過此方式對你的系統(tǒng)造成損害。

出于這樣的理由，你可能會希望通過定制 Unpickler.find_class() 來控制要解封的對象。 與其名稱所提示的不同，Unpickler.find_class() 會在執(zhí)行對任何全局對象（例如一個類或一個函數(shù)）的請求時被調(diào)用。 因此可以完全禁止全局對象或是將它們限制在一個安全的子集中。

下面的例子是一個解封器，它只允許某一些安全的來自 builtins 模塊的類被加載:

 
 
 
 

  
  
  
  
import builtins
  
  
  
  
import io
  
  
  
  
import pickle
  
  
  
  

  
  
  
  
safe_builtins = {
  
  
  
  
 'range',
  
  
  
  
 'complex',
  
  
  
  
 'set',
  
  
  
  
 'frozenset',
  
  
  
  
 'slice',
  
  
  
  
}
  
  
  
  

  
  
  
  
class RestrictedUnpickler(pickle.Unpickler):<                                                

                                                本文名稱：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：pickle—-Python對象序列化                                                

                                                本文URL：http://fisionsoft.com.cn/article/dpecice.html