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对象序列化是指将对象的状态转换为字节流的过程。创建后，此字节流可以进一步存储在文件中或通过套接字等传输。另一方面，从字节流重建对象称为反序列化。
Python 对序列化和反序列化的术语分别是 pickling 和 unpickling。Python 标准库中提供的 pickle 模块提供序列化 (dump() 和 dumps()) 和反序列化 (load() 和 loads()) 函数。
pickle 模块使用非常特定于 Python 的数据格式。因此，并非用 Python 编写的程序都能够正确反序列化编码（pickled）的数据。而且，从未经身份验证的来源反序列化数据也不被认为是安全的。
pickle 协议
协议是在将 Python 对象构造到/从二进制数据中使用的约定。目前，pickle 模块定义了 5 种不同的协议，如下所示：
| 协议版本 0 | 原始的“人类可读”协议，与早期版本向后兼容。 |
| 协议版本 1 | 旧的二进制格式，也与早期版本的 Python 兼容。 |
| 协议版本 2 | 在 Python 2.3 中引入，提供对新式类的有效 pickling。 |
| 协议版本 3 | 在 Python 3.0 中添加。当需要与其他 Python 3 版本兼容时推荐使用。 |
| 协议版本 4 | 在 Python 3.4 中添加。它增加了对超大型对象的 supports。 |
要了解 Python 安装的最高和默认协议版本，请使用 pickle 模块中定义的以下常量。
>>> import pickle >>> pickle.HIGHEST_PROTOCOL 4 >>> pickle.DEFAULT_PROTOCOL 3
如前所述，pickle 模块的 dump() 和 load() 函数执行 Python 数据的 pickling 和 unpickling。dump() 函数将 pickled 对象写入文件，load() 函数将数据从文件 unpickle 到 Python 对象。
以下程序将字典对象 pickle 到二进制文件。
import pickle
f = open("data.txt","wb")
dct = {"name":"Ravi", "age":23, "Gender":"M","marks":75}
pickle.dump(dct,f)
f.close()执行上述代码时，字典对象的字节表示将存储在 data.txt 文件中。
要将数据从二进制文件 unpickle 或反序列化回字典，请运行以下程序
import pickle
f = open("data.txt","rb")
d = pickle.load(f)
print (d)
f.close()Python 控制台显示从文件中读取的字典对象
{'age': 23, 'Gender': 'M', 'name': 'Ravi', 'marks': 75}pickle 模块还包含 dumps() 函数，该函数返回 pickled 数据的字符串表示形式。
>>> from pickle import dump
>>> dct = {"name":"Ravi", "age":23, "Gender":"M","marks":75}
>>> dctstring = dumps(dct)
>>> dctstring
b'\x80\x03}q\x00(X\x04\x00\x00\x00nameq\x01X\x04\x00\x00\x00Raviq\x02X\x03\x00\x00\x00ageq\x03K\x17X\x06\x00\x00\x00Genderq\x04X\x01\x00\x00\x00Mq\x05X\x05\x00\x00\x00marksq\x06KKu.'使用 loads() 函数 unpickle 字符串并获取原始字典对象。
>>> from pickle import load
>>> dct = loads(dctstring)
>>> dct
{'name': 'Ravi', 'age': 23, 'Gender': 'M', 'marks': 75}pickle 模块还定义了 Pickler 和 Unpickler 类。Pickler 类将 pickle 数据写入文件。Unpickler 类从文件读取二进制数据并构造 Python 对象
要写入 Python 对象的 pickled 数据
from pickle import pickler
f = open("data.txt","wb")
dct = {'name': 'Ravi', 'age': 23, 'Gender': 'M', 'marks': 75}
Pickler(f).dump(dct)
f.close()通过 unpickle 二进制文件读取数据
from pickle import Unpickler
f = open("data.txt","rb")
dct = Unpickler(f).load()
print (dct)
f.close()所有 Python 标准数据类型的对象都是可 pickling 的。此外，自定义类的对象也可以被 pickle 和 unpickle。
from pickle import *
class person:
def __init__(self):
self.name = "XYZ"
self.age = 22
def show(self):
print ("name:", self.name, "age:", self.age)
p1 = person()
f = open("data.txt","wb")
dump(p1,f)
f.close()
print ("unpickled")
f = open("data.txt","rb")
p1 = load(f)
p1.show()Python 库还具有 marshal 模块，用于 Python 对象的内部序列化。
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