Python 数据持久性 - 对象序列化

介绍：

在 Python 中，我们可以使用 pickle 模块将任意复杂的 Python 对象转换成字节流，从而实现数据持久性。

对象序列化（serialization）是将对象转换为字节流或字符流，以便将其存储在文件或传输到网络。一旦被序列化，对象的状态可以持久地保留，并且稍后可以通过将序列化的字节流传递回反序列化为相同类型的对象。

序列化过程：

1. 导入 pickle 模块

import pickle

2. 创建一个需要序列化的对象

data = {"name": "Alice", "age": 25, "country": "USA"}

3. 使用 pickle.dumps() 方法将对象转换为字节流

data_bytes = pickle.dumps(data)

4. 将字节流保存到文件中

with open("data.pkl", "wb") as f:
    f.write(data_bytes)

反序列化过程：

1. 导入 pickle 模块

import pickle

2. 从文件中读取字节流

with open("data.pkl", "rb") as f:
    data_bytes = f.read()

3. 使用 pickle.loads() 方法将字节流转换为对象

data = pickle.loads(data_bytes)

4. 对象数据已经被成功反序列化，可以使用了

print(data)
# 输出：{"name": "Alice", "age": 25, "country": "USA"}

注意事项：

1. pickle 是 Python 特有的序列化方式，无法和其他语言互通。
2. 当前环境下通过 pickle 可以序列化的对象包括但不限于：tuple、list、dict、set、str、bytes、bytearray、int、float、bool、NoneType、以及自定义的类和对象。
3. pickle 序列化的对象包含了完整的对象状态，包括它所引用的所有对象，因此可以消耗大量的内存。
4. pickle 在反序列化对象时，会执行对象中定义的 getstate 和 setstate 方法，如果这些方法没有正确实现，也可能导致反序列化出错。

总结：

对象序列化是一种重要的数据持久化方案，pickle 是 Python 内置的序列化方式，可以方便地将 Python 对象转换成字节流或字符流进行存储或传输。在使用 pickle 进行序列化的时候，需要注意序列化的对象类型和对象状态，以及反序列化的正确实现。