pickle 是 Python 标准库中用于对象序列化与反序列化的模块。它可以将 Python 中的任意对象转换为字节流（序列化），以便保存到文件或通过网络传输。也可将字节流恢复为原始对象（反序列化）。
常见应用场景：
（1）将模型、数据结构、配置对象保存到本地文件中。
（2）在分布式任务中传输对象。
（3）缓存复杂计算结果。
（4）存储 Python 原生数据类型（列表、字典、自定义类等）。
◆ ◆ ◆
核心概念
1、序列化（Pickling）
将 Python 对象转为可存储或传输的二进制格式。
2、反序列化（Unpickling）
将二进制数据恢复为原始对象。
3、pickle 模块只适用于 Python 内部使用，不能跨语言或长期存储（因协议版本可能变化）。
4、对象必须是“可 picklable”的，函数、打开的文件句柄、线程等不可直接序列化。
◆ ◆ ◆
应用举例
例 1： 将对象保存到文件
import pickle
data = {"name": "mediaTEA", "age": 7, "score": [95, 88, 92]}
with open("data.pkl", "wb") as f:
pickle.dump(data, f)例 2：从文件中加载对象
import pickle
with open("data.pkl", "rb") as f:
loaded_data = pickle.load(f)
print(loaded_data)例 3：序列化为字节流（不写入文件）
import pickle
numbers = [1, 2, 3, 4]
binary_data = pickle.dumps(numbers) # 转为字节串
restored = pickle.loads(binary_data) # 恢复为原对象
print(restored)例 4：自定义类对象的序列化
import pickle
class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
p = Person("mediaTEA", 7)
# 保存对象
with open("person.pkl", "wb") as f:
pickle.dump(p, f)
# 读取对象
with open("person.pkl", "rb") as f:
new_p = pickle.load(f)
print(new_p.name, new_p.age)例 5：指定协议版本保存对象
import pickle
data = {"x": 1, "y": 2}
binary = pickle.dumps(data, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL) # 使用最新协议◆ ◆ ◆
常用函数速览
pickle.dump(obj, file, protocol=None)
将对象序列化并写入二进制文件。
参数：
obj：要序列化的 Python 对象
file：类文件对象（以 'wb' 打开）
protocol：序列化协议版本（默认自动选择）
返回：无
pickle.load(file)
从二进制文件中读取并反序列化对象。
参数：
file：类文件对象（以 'rb' 打开）
返回：Python 对象
pickle.dumps(obj, protocol=None)
将对象序列化为字节串（不写入文件）。
参数：
obj：要序列化的对象
protocol：可选协议版本
返回：bytes 类型
pickle.loads(bytes_obj)
将字节串反序列化为 Python 对象。
参数：
bytes_obj：字节数据（由 dumps() 得到）
返回：Python 对象
pickle.HIGHEST_PROTOCOL
返回当前 Python 版本支持的最高协议号（整数），建议用于最大兼容性与性能。
◆ ◆ ◆
补充说明
1、安全性警告：pickle.load() 执行过程中可能执行任意代码，不要反序列化不可信的数据来源。
2、推荐仅用于 Python 内部程序之间的数据持久化，不建议作为通用数据交换格式。
3、若需跨语言兼容性，建议使用 或 protobuf 等格式。
4、有些对象（如文件、数据库连接、线程、生成器等）不能被 pickle 序列化。
5、使用 protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL 可获得更高效的存储性能。
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