Python3 pickle对象串行化代码实例解析
介绍
Python中的pickle模块允许我们将Python对象（如列表、字典等）转化为一个字节流，然后可以将这个字节流保存到文件或者通过网络传输。被称为“串行化”的过程将对象转化为字节流，而“反串行化”将字节流转化回对象。
pickle模块的使用
要使用pickle模块，首先要导入它，使用import语句将其引入到程序中：
import pickle
对象的串行化
将一个对象进行串行化可以使用pickle模块的dumps()函数。下面是一个代码示例，以将一个列表对象保存到文件中为例：
import pickle
# 创建一个列表对象
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
# 使用dumps()函数将列表对象串行化为字节流
serialized_data = pickle.dumps(my_list)
# 将字节流写入文件
with open("serialized_data.pkl", "wb") as f:
f.write(serialized_data)
在上述代码中，pickle.dumps()函数将my_list对象转换为字节流，然后将字节流写入文件中。我们可以通过将文件重命名为".txt"扩展名来查看其内容，以便更好地理解字节流的形式。
对象的反串行化
对于反串行化，可以使用pickle模块的loads()函数。以下代码示例将从文件中读取字节流，并将其反串行化为对象：
import pickle
# 从文件中读取字节流
with open("serialized_data.pkl", "rb") as f:
serialized_data = f.read()
# 反串行化字节流为对象
deserialized_list = pickle.loads(serialized_data)
在上述代码中，我们首先使用open()函数以二进制模式打开包含字节流的文件，然后将字节流读入变量serialized_data中。接下来，我们使用pickle.loads()函数将serialized_data反串行化为一个Python对象，并将其赋值给变量deserialized_list。
注意事项
尽管pickle模块非常方便，但需要注意一些事项：
只有Python可以理解pickle得到的字节流。如果需要与其他语言进行数据交换，可能需要使用其他的编码格式。
反串行化时存在一定的风险，不建议从不受信任的源加载pickle数据。
在不同版本的Python之间，pickle的数据互操作性可能会受到限制。
结论
在本文中，我们学习了如何使用Python的pickle模块将对象进行串行化和反串行化。我们首先介绍了pickle模块的基本用法，然后通过示例代码演示了对象串行化和反串行化的过程。还强调了一些使用pickle时需要注意的事项。通过了解和掌握pickle模块的使用，我们可以更方便地将Python对象保存到文件，并在需要时重新加载到内存中。