Python中可以使用 pickle 模块将对象转化为文件保存在磁盘上，在需要的时候再读取并还原。具体用法如下：
pickle是Python库中常用的序列化工具，可以将内存对象以文本或二进制格式导出为字符串，或者写入文档。后续可以从字符或文档中还原为内存对象。新版本的Python中用c重新实现了一遍，叫cPickle，性能更高。 下面的代码演示了pickle库的常用接口用法，非常简单：

import cPickle as pickle# dumps and loads# 将内存对象dump为字符串，或者将字符串load为内存对象def test_dumps_and_loads(): t = {'name': ['v1', 'v2']} print t o = pickle.dumps(t) print o print 'len o: ', len(o) p = pickle.loads(o) print p # 关于HIGHEST_PROTOCOL参数，pickle 支持3种protocol，0、1、2：# http://stackoverflow.com/questions/23582489/python-pickle-protocol-choice# 0：ASCII protocol，兼容旧版本的Python# 1：binary format，兼容旧版本的Python# 2：binary format，Python2.3 之后才有，更好的支持new-sytle classdef test_dumps_and_loads_HIGHEST_PROTOCOL(): print 'HIGHEST_PROTOCOL: ', pickle.HIGHEST_PROTOCOL t = {'name': ['v1', 'v2']} print t o = pickle.dumps(t, pickle.HIGHEST_PROTOCOL) print 'len o: ', len(o) p = pickle.loads(o) print p# new-style classdef test_new_sytle_class(): class TT(object): def __init__(self, arg, **kwargs): super(TT, self).__init__() self.arg = arg self.kwargs = kwargs def test(self): print self.arg print self.kwargs # ASCII protocol t = TT('test', a=1, b=2) o1 = pickle.dumps(t) print o1 print 'o1 len: ', len(o1) p = pickle.loads(o1) p.test() # HIGHEST_PROTOCOL对new-style class支持更好，性能更高 o2 = pickle.dumps(t, pickle.HIGHEST_PROTOCOL) print 'o2 len: ', len(o2) p = pickle.loads(o2) p.test()# dump and load# 将内存对象序列化后直接dump到文件或支持文件接口的对象中# 对于dump，需要支持write接口，接受一个字符串作为输入参数，比如：StringIO# 对于load，需要支持read接口，接受int输入参数，同时支持readline接口，无输入参数，比如StringIO# 使用文件，ASCII编码def test_dump_and_load_with_file(): t = {'name': ['v1', 'v2']} # ASCII format with open('test.txt', 'w') as fp: pickle.dump(t, fp) with open('test.txt', 'r') as fp: p = pickle.load(fp) print p# 使用文件，二进制编码def test_dump_and_load_with_file_HIGHEST_PROTOCOL(): t = {'name': ['v1', 'v2']} with open('test.bin', 'wb') as fp: pickle.dump(t, fp, pickle.HIGHEST_PROTOCOL) with open('test.bin', 'rb') as fp: p = pickle.load(fp) print p# 使用StringIO，二进制编码def test_dump_and_load_with_StringIO(): import StringIO t = {'name': ['v1', 'v2']} fp = StringIO.StringIO() pickle.dump(t, fp, pickle.HIGHEST_PROTOCOL) fp.seek(0) p = pickle.load(fp) print p fp.close()# 使用自定义类# 这里演示用户自定义类，只要实现了write、read、readline接口，# 就可以用作dump、load的file参数def test_dump_and_load_with_user_def_class(): import StringIO class FF(object): def __init__(self): self.buf = StringIO.StringIO() def write(self, s): self.buf.write(s) print 'len: ', len(s) def read(self, n): return self.buf.read(n) def readline(self): return self.buf.readline() def seek(self, pos, mod=0): return self.buf.seek(pos, mod) def close(self): self.buf.close() fp = FF() t = {'name': ['v1', 'v2']} pickle.dump(t, fp, pickle.HIGHEST_PROTOCOL) fp.seek(0) p = pickle.load(fp) print p fp.close()# Pickler/Unpickler# Pickler(file, protocol).dump(obj) 等价于 pickle.dump(obj, file[, protocol])# Unpickler(file).load() 等价于 pickle.load(file)# Pickler/Unpickler 封装性更好，可以很方便的替换filedef test_pickler_unpickler(): t = {'name': ['v1', 'v2']} f = file('test.bin', 'wb') pick = pickle.Pickler(f, pickle.HIGHEST_PROTOCOL) pick.dump(t) f.close() f = file('test.bin', 'rb') unpick = pickle.Unpickler(f) p = unpick.load() print p f.close()

pickle.dump(obj, file[, protocol])
这是将对象持久化的方法，参数的含义分别为：

• obj: 要持久化保存的对象；
• file: 一个拥有 write() 方法的对象，并且这个 write() 方法能接收一个字符串作为参数。这个对象可以是一个以写模式打开的文件对象或者一个 StringIO 对象，或者其他自定义的满足条件的对象。
• protocol: 这是一个可选的参数，默认为 0 ，如果设置为 1 或 True，则以高压缩的二进制格式保存持久化后的对象，否则以ASCII格式保存。

对象被持久化后怎么还原呢？pickle 模块也提供了相应的方法，如下：

pickle.load(file)
只有一个参数 file ，对应于上面 dump 方法中的 file 参数。这个 file 必须是一个拥有一个能接收一个整数为参数的 read() 方法以及一个不接收任何参数的 readline() 方法，并且这两个方法的返回值都应该是字符串。这可以是一个打开为读的文件对象、StringIO 对象或其他任何满足条件的对象。

下面是一个基本的用例：

# -*- coding: utf-8 -*-import pickle# 也可以这样：# import cPickle as pickleobj = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}# 将 obj 持久化保存到文件 tmp.txt 中pickle.dump(obj, open("tmp.txt", "w"))# do something else ...# 从 tmp.txt 中读取并恢复 obj 对象obj2 = pickle.load(open("tmp.txt", "r"))print obj2# -*- coding: utf-8 -*- import pickle# 也可以这样：# import cPickle as pickle obj = {"a": 1, "b": 2, "c": 3} # 将 obj 持久化保存到文件 tmp.txt 中pickle.dump(obj, open("tmp.txt", "w")) # do something else ... # 从 tmp.txt 中读取并恢复 obj 对象obj2 = pickle.load(open("tmp.txt", "r")) print obj2

不过实际应用中，我们可能还会有一些改进，比如用 cPickle 来代替 pickle ，前者是后者的一个 C 语言实现版本，拥有更快的速度，另外，有时在 dump 时也会将第三个参数设为 True 以提高压缩比。再来看下面的例子：

# -*- coding: utf-8 -*-import cPickle as pickleimport randomimport osimport timeLENGTH = 1024 * 10240def main(): d = {} a = [] for i in range(LENGTH): a.append(random.randint(0, 255)) d["a"] = a print "dumping..." t1 = time.time() pickle.dump(d, open("tmp1.dat", "wb"), True) print "dump1: %.3fs" % (time.time() - t1) t1 = time.time() pickle.dump(d, open("tmp2.dat", "w")) print "dump2: %.3fs" % (time.time() - t1) s1 = os.stat("tmp1.dat").st_size s2 = os.stat("tmp2.dat").st_size print "%d, %d, %.2f%%" % (s1, s2, 100.0 * s1 / s2) print "loading..." t1 = time.time() obj1 = pickle.load(open("tmp1.dat", "rb")) print "load1: %.3fs" % (time.time() - t1) t1 = time.time() obj2 = pickle.load(open("tmp2.dat", "r")) print "load2: %.3fs" % (time.time() - t1)if __name__ == "__main__": main()# -*- coding: utf-8 -*- import cPickle as pickleimport randomimport os import time LENGTH = 1024 * 10240 def main(): d = {} a = [] for i in range(LENGTH): a.append(random.randint(0, 255)) d["a"] = a print "dumping..." t1 = time.time() pickle.dump(d, open("tmp1.dat", "wb"), True) print "dump1: %.3fs" % (time.time() - t1) t1 = time.time() pickle.dump(d, open("tmp2.dat", "w")) print "dump2: %.3fs" % (time.time() - t1) s1 = os.stat("tmp1.dat").st_size s2 = os.stat("tmp2.dat").st_size print "%d, %d, %.2f%%" % (s1, s2, 100.0 * s1 / s2) print "loading..." t1 = time.time() obj1 = pickle.load(open("tmp1.dat", "rb")) print "load1: %.3fs" % (time.time() - t1) t1 = time.time() obj2 = pickle.load(open("tmp2.dat", "r")) print "load2: %.3fs" % (time.time() - t1) if __name__ == "__main__": main()

在我的电脑上执行结果为：

dumping…dump1: 1.297sdump2: 4.750s20992503, 68894198, 30.47%loading…load1: 2.797sload2: 10.125s

可以看到，dump 时如果指定了 protocol 为 True，压缩过后的文件的大小只有原来的文件的 30% ，同时无论在 dump 时还是 load 时所耗费的时间都比原来少。因此，一般来说，可以建议把这个值设为 True 。

另外，pickle 模块还提供 dumps 和 loads 两个方法，用法与上面的 dump 和 load 方法类似，只是不需要输入 file 参数，输入及输出都是字符串对象，有些场景中使用这两个方法可能更为方便。