【python】 用来将对象持久化的 pickle 模块
pickle 模块可以对一个 Python 对象的二进制进行序列化和反序列化。说白了，就是它能够实现任意对象与二进制直接的相互转化，也可以实现对象与文本之间的相互转化。
比如，我程序里有一个 python 对象，我想把它存到磁盘里，于是我用 pickle 把他转到一个文本里。当后面我想使用的时候，读取出来时候依然是一个 python 对象。
一、pickle 模块下的方法
pickle 模块提供了以下 4 种方法：
- dump()：将 Python 中的对象序列化成二进制对象，并写入文件
- load()：读取指定的序列化数据文件，并返回对象
- dumps()：将 Python 中的对象序列化成二进制对象，并直接返回，而不是将其写入到文件
- loads()：读取给定的二进制对象数据，并将其转换为 Python 对象
1. dumps()
将 Python 中的对象序列化成二进制对象，并直接返回。
示例
import pickle
test_list = ["pingguo", {1, 2, 3}, None]
# 使用 dumps() 函数将 test_list 转成 p1
p1 = pickle.dumps(test_list)
print(p1)
print("返回类型：", type(p1))
输出结果：
b'\x80\x03]q\x00(X\x07\x00\x00\x00pingguoq\x01cbuiltins\nset\nq\x02]q\x03(K\x01K\x02K\x03e\x85q\x04Rq\x05Ne.'
返回类型：
2. loads()
读取给定的二进制对象数据，并将其转换为 Python 对象。
示例 在上面的基础上继续：
import pickle
test_list = ["pingguo", {1, 2, 3}, None]
# 使用 dumps() 函数将 test_list 转成 p1
p1 = pickle.dumps(test_list)
print(p1)
print("返回类型：", type(p1))
# 使用 loads() 函数将 p1 转成 Python 对象 p2
p2 = pickle.loads(p1)
print(p2)
print("返回类型：", type(p2))
输出结果：
b'\x80\x03]q\x00(X\x07\x00\x00\x00pingguoq\x01cbuiltins\nset\nq\x02]q\x03(K\x01K\x02K\x03e\x85q\x04Rq\x05Ne.'
返回类型：
['pingguo', {1, 2, 3}, None]
返回类型：
pickle 反序列化后的对象与原对象是等值的副本对象，类似deepcopy。
3. dump()
将 Python 中的对象序列化成二进制对象，并写入文件。
示例
import pickle
test_list = ["pingguo", {1, 2, 3}, None]
with open("test_pickle.txt", "wb") as f:
# 使用 dump() 函数将 test_list 转成 p1，写到txt文本里
pickle.dump(test_list, f)
注意这里的写文件是 "wb"，以二进制格式打开一个文件只用于写入，否则会报错。
执行成功后，同级目录下生成一个test_pickle.txt文件，因为是二进制内容，直接打开看到的是乱码。
4. load()
读取指定的序列化数据文件，并返回对象。
示例
import pickle
test_list = ["pingguo", {1, 2, 3}, None]
with open("test_pickle.txt", "wb") as f:
# 使用 dump() 函数将 test_list 转成 p1，写到txt文本里
pickle.dump(test_list, f)
with open("test_pickle.txt", "rb") as f:
# 将二进制文件对象转换成 Python 对象 p3
p3 = pickle.load(f)
print(p3)
print("类型：", type(p3))
注意，这里读取文件用rb，也就是以二进制格式打开一个文件用于只读。
执行成功。
['pingguo', {1, 2, 3}, None]
类型： 二、可以被 pickle 封存/解封的对象
下列类型可以被封存：
- None、True 和 False
- 整数、浮点数、复数
- str、byte、bytearray
- 只包含可封存对象的集合，包括 tuple、list、set 和 dict
- 定义在模块最外层的函数（使用 def 定义，lambda 函数则不可以）
- 定义在模块最外层的内置函数
- 定义在模块最外层的类
- 某些类实例，这些类的 dict 属性值或 getstate() 函数的返回值可以被封存。
三、pickle 与 json 的区别
python 提供的 json 标准库相信大家都熟悉，提供的方法也与 pickle 相似，那么两者有什么区别呢？
- JSON 是一个文本序列化格式，pickle 是一个二进制序列化格式。
- JSON 是我们可以直观阅读的，而 pickle 不行。
- JSON是可互操作的，在Python之外也可以使用，而pickle则是Python专用的。
- 默认情况下，JSON 只能表示 Python 内置类型的子集，不能表示自定义的类；但 pickle 可以表示大量的 Python 数据类型。
- JSON不像 pickle，对一个不信任的JSON进行反序列化的操作本身不会造成任意代码执行漏洞。
关于最后一点，说的是 pickle 模块并不安全。很有可能你去解封的是恶意构建的 pickle 数据，造成解封时执行了恶意代码，所以要慎用。