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

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

可以隨時修改變量，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。如果沒有把修改后的'Bill'存儲到磁盤上，下次重新運行程序，變量又被初始化為'Bob'。

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

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

反過來，把變量內(nèi)容從序列化的對象重新讀到內(nèi)存里稱之為反序列化，即unpickling。

Python提供了pickle模塊來實現(xiàn)序列化。

首先，我們嘗試把一個對象序列化并寫入文件：

>>> import pickle>>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88)>>> pickle.dumps(d)b'/x80/x03}q/x00(X/x03/x00/x00/x00ageq/x01K/x14X/x05/x00/x00/x00scoreq/x02KXX/x04/x00/x00/x00nameq/x03X/x03/x00/x00/x00Bobq/x04u.'

pickle.dumps()方法把任意對象序列化成一個bytes，然后，就可以把這個bytes寫入文件。或者用另一個方法pickle.dump()直接把對象序列化后寫入一個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保存的對象內(nèi)部信息。

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

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

變量的內(nèi)容又回來了！

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

Pickle的問題和所有其他編程語言特有的序列化問題一樣，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關(guān)系。

以上就是本篇文章所講述的所有內(nèi)容，這篇文章主要介紹了python序列化的相關(guān)知識，希望你能借助資料從而理解上述所說的內(nèi)容。希望我在這片文章所講述的內(nèi)容能夠?qū)δ阌兴鶐椭屇銓W(xué)習(xí)python更加輕松。