在程序運(yùn)行的過(guò)程中，所有的變量都是在內(nèi)存中，比如，定義一個(gè)dict：

d = dict(name='Bob', age=20, score=88)

可以隨時(shí)修改變量，比如把name改成'Bill'，但是一旦程序結(jié)束，變量所占用的內(nèi)存就被操作系統(tǒng)全部回收。如果沒(méi)有把修改后的'Bill'存儲(chǔ)到磁盤上，下次重新運(yùn)行程序，變量又被初始化為'Bob'。

我們把變量從內(nèi)存中變成可存儲(chǔ)或傳輸?shù)倪^(guò)程稱之為序列化，在Python中叫pickling，在其他語(yǔ)言中也被稱之為serialization，marshalling，flattening等等，都是一個(gè)意思。

序列化之后，就可以把序列化后的內(nèi)容寫入磁盤，或者通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)絼e的機(jī)器上。

反過(guò)來(lái)，把變量?jī)?nèi)容從序列化的對(duì)象重新讀到內(nèi)存里稱之為反序列化，即unpickling。

Python提供兩個(gè)模塊來(lái)實(shí)現(xiàn)序列化：cPickle和pickle。這兩個(gè)模塊功能是一樣的，區(qū)別在于cPickle是C語(yǔ)言寫的，速度快，pickle是純Python寫的，速度慢，跟cStringIO和StringIO一個(gè)道理。用的時(shí)候，先嘗試導(dǎo)入cPickle，如果失敗，再導(dǎo)入pickle：

try:
  import cPickle as pickle
except ImportError:
  import pickle

首先，我們嘗試把一個(gè)對(duì)象序列化并寫入文件：

>>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
>>> pickle.dumps(d)
"(dp0\nS'age'\np1\nI20\nsS'score'\np2\nI88\nsS'name'\np3\nS'Bob'\np4\ns."

pickle.dumps()方法把任意對(duì)象序列化成一個(gè)str，然后，就可以把這個(gè)str寫入文件?；蛘哂昧硪粋€(gè)方法pickle.dump()直接把對(duì)象序列化后寫入一個(gè)file-like Object：

>>> f = open('dump.txt', 'wb')
>>> pickle.dump(d, f)
>>> f.close()

看看寫入的dump.txt文件，一堆亂七八糟的內(nèi)容，這些都是Python保存的對(duì)象內(nèi)部信息。

當(dāng)我們要把對(duì)象從磁盤讀到內(nèi)存時(shí)，可以先把內(nèi)容讀到一個(gè)str，然后用pickle.loads()方法反序列化出對(duì)象，也可以直接用pickle.load()方法從一個(gè)file-like Object中直接反序列化出對(duì)象。我們打開(kāi)另一個(gè)Python命令行來(lái)反序列化剛才保存的對(duì)象：

>>> f = open('dump.txt', 'rb')
>>> d = pickle.load(f)
>>> f.close()
>>> d
{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}

變量的內(nèi)容又回來(lái)了！

當(dāng)然，這個(gè)變量和原來(lái)的變量是完全不相干的對(duì)象，它們只是內(nèi)容相同而已。

Pickle的問(wèn)題和所有其他編程語(yǔ)言特有的序列化問(wèn)題一樣，就是它只能用于Python，并且可能不同版本的Python彼此都不兼容，因此，只能用Pickle保存那些不重要的數(shù)據(jù)，不能成功地反序列化也沒(méi)關(guān)系。