摘要：使用来创建一个表示该对象值的字符串。数据被序列化以后，你可以将它们写入文件套接字管道等等中。如果你使用管道或者套接字，在通过连至另一端的连接倾倒所有对象推送数据之后，别忘了冲洗。
目的：Python对象序列化
可用性：pickle至少1.4版本，cPickle 1.5版本以上
pickle模块实现了一种算法，将任意一个Python对象转化成一系列字节（byets）。此过程也调用了serializing对象。代表对象的字节流之后可以被传输或存储，再重构后创建一个拥有相同特征（the same characteristics）的新的对象。
cPickle使用C而不是Python，实现了相同的算法。这比Python实现要快好几倍，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。
警告:本文档直接说明，pickle不提供安全保证。如果你在多线程通信（inter-process communication）或者数据存储或存储数据中使用pickle，一定要小心。请勿信任你不能确定为安全的数据。
导入如平常一样，尝试导入cPickle，给它赋予一个别名“pickle”。如果因为某些原因导入失败，退而求其次到Python的原生（native）实现pickle模块。如果cPickle可用，能给你提供一个更快速的执行，否则只能是轻便的执行（the portable implementation）。
pythontry: import cPickle as pickle except: import pickle编码和解码
第一个例子将一种数据结构编码成一个字符串，然后把该字符串打印至控制台。使用一种包含所有原生类型（native types）的数据结构。任何类型的实例都可被腌渍（pickled，译者注：模块名称pickle的中文含义为腌菜），在稍后的例子中会演示。使用pickle.dumps()来创建一个表示该对象值的字符串。
pythontry:
import cPickle as pickle
except:
import pickle
import pprint
data = [ { "a":"A", "b":2, "c":3.0 } ]
print "DATA:",
pprint.pprint(data)
data_string = pickle.dumps(data)
print "PICKLE:", data_string
pickle默认仅由ASCII字符组成。也可以使用更高效的二进制格式（binary format），只是因为在打印的时候更易于理解，本页的所有例子都使用ASCII输出。
python$ python pickle_string.py
DATA:[{"a": "A", "b": 2, "c": 3.0}]
PICKLE: (lp1
(dp2
S"a"
S"A"
sS"c"
F3
sS"b"
I2
sa.
数据被序列化以后，你可以将它们写入文件、套接字、管道等等中。之后你也可以从文件中读取出来、将它反腌渍（unpickled）而构造一个具有相同值得新对象。
pythontry:
import cPickle as pickle
except:
import pickle
import pprint
data1 = [ { "a":"A", "b":2, "c":3.0 } ]
print "BEFORE:",
pprint.pprint(data1)
data1_string = pickle.dumps(data1)
data2 = pickle.loads(data1_string)
print "AFTER:",
pprint.pprint(data2)
print "SAME?:", (data1 is data2)
print "EQUAL?:", (data1 == data2)
如你所见，这个新构造的对象与原对象相同，但并非同一对象。这不足为奇。
python$ python pickle_unpickle.py
BEFORE:[{"a": "A", "b": 2, "c": 3.0}]
AFTER:[{"a": "A", "b": 2, "c": 3.0}]
SAME?: False
EQUAL?: True
与流一起工作
除dumps()和loads()外，pickle还提供一对用在类文件流（file-like streams）的转化函数。可以往一个流中写对个对象，然后从流中把它们读取出来，此过程不需要预先写入的对象有几个、它们多大。
pythontry:
import cPickle as pickle
except:
import pickle
import pprint
from StringIO import StringIO
class SimpleObject(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
l = list(name)
l.reverse()
self.name_backwards = "".join(l)
return
data = []
data.append(SimpleObject("pickle"))
data.append(SimpleObject("cPickle"))
data.append(SimpleObject("last"))
# 使用StringIO模拟一个文件
out_s = StringIO()
# 写入该流
for o in data:
print "WRITING: %s (%s)" % (o.name, o.name_backwards)
pickle.dump(o, out_s)
out_s.flush()
# 建立一个可读流
in_s = StringIO(out_s.getvalue())
# 读数据
while True:
try:
o = pickle.load(in_s)
except EOFError:
break
else:
print "READ: %s (%s)" % (o.name, o.name_backwards)
这个例子使用SringIO缓存器（buffer）模拟流，所以在建立可读流的时候我们玩了一把。一个简单数据库的格式化也可以使用pickles来存储对象，只是shelve与之工作更加简便。
python$ python pickle_stream.py WRITING: pickle (elkcip) WRITING: cPickle (elkciPc) WRITING: last (tsal) READ: pickle (elkcip) READ: cPickle (elkciPc) READ: last (tsal)
除了存储数据，pickles在进程间通信（inter-process communication）中也非常称手。例如，使用os.fork()和os.pipe()可以创立工作者进程（worker processes），从一个管道（pipe）读取作业指令（job instruction）然后将结果写入另一个管道。管理工作者池（worker pool）和将作业送入、接受响应（response）的核心代码可被重用，因为作业和响应并不属于某个特定类中。如果你使用管道或者套接字（sockets），在通过连至另一端（end）的连接倾倒（dumps）所有对象、推送数据之后，别忘了冲洗（flush）。如果你想写自己的工作者池管理器，请看multiprocessing。
原文：pickle and cPickle – Python object serialization - Python Module of the Week 的前半部分
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