详解Python中的序列化与反序列化的使用

学习过marshal模块用于序列化和反序列化，但marshal的功能比较薄弱，只支持部分内置数据类型的序列化/反序列化，对于用户自定义的类型就无能为力，同时marshal不支持自引用(递归引用)的对象的序列化。所以直接使用marshal来序列化/反序列化可能不是很方便。还好，python标准库提供了功能更加强大且更加安全的pickle和cPickle模块。

cPickle模块是使用C语言实现的，所以在运行效率上比pickle要高。但是cPickle模块中定义的类型不能被继承（其实大多数时候，我们不需要从这些类型中继承。）。cPickle和pickle的序列化/反序列化规则是一样的，我们可以使用pickle序列化一个对象，然后使用cPickle来反序列化。同时，这两个模块在处理自引用类型时会变得更加“聪明”，它不会无限制的递归序列化自引用对象，对于同一对象的多次引用，它只会序列化一次。例如：
 

import marshal, pickle list = [1]list.append(list)byt1 = marshal.dumps(list) #出错, 无限制的递归序列化byt2 = pickle.dumps(list) #No problem

Python规范（Python-specific）提供了pickle的序列化规则。这就不必担心不同版本的Python之间序列化兼容性问题。默认情况下，pickle的序列化是基于文本的，我们可以直接用文本编辑器查看序列化的文本。我们也可以序列成二进制格式的数据，这样的结果体积会更小。更详细的内容，可以参考Python手册pickle模块。

下面就开始使用pickle吧~
pickle.dump(obj, file[, protocol])

序列化对象，并将结果数据流写入到文件对象中。参数protocol是序列化模式，默认值为0，表示以文本的形式序列化。protocol的值还可以是1或2，表示以二进制的形式序列化。
pickle.load(file)

反序列化对象。将文件中的数据解析为一个Python对象。下面通过一个简单的例子来演示上面两个方法的使用：
 

#coding=gbk import pickle, StringIO class Person(object): '''自定义类型。 ''' def __init__(self, name, address):  self.name = name  self.address = address    def display(self):  print 'name:', self.name, 'address:', self.address  jj = Person("JGood", "中国 杭州")jj.display()file = StringIO.StringIO() pickle.dump(jj, file, 0) #序列化#print file.getvalue() #打印序列化后的结果  #del Person #反序列的时候，必须能找到对应类的定义。否则反序列化操作失败。file.seek(0)jj1 = pickle.load(file) #反序列化jj1.display()file.close()

注意：在反序列化的时候，必须能找到对应类的定义，否则反序列化将失败。在上面的例子中，如果取消#del Person的注释，在运行时将抛AttributeError异常，提示当前模块找不到Person的定义。
pickle.dumps(obj[, protocol])