python pickle 模块用于保存python内存数据（包括实例对象、字典、列表等所有python中的数据）

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

前言

Python 的 pickle 模块用于序列化和反序列化 Python 对象。这意味着你可以将 Python 对象（如列表、字典、类实例等）转换为字节流（序列化），并将其保存到文件中或在网络上传输，然后在需要的时候将其恢复为原始 Python 对象（反序列化）。

常见用途

• 持久化存储:
  将 Python 对象保存到磁盘，以便以后重新加载。例如，保存模型的训练结果、用户设置或应用状态。
• 数据传输:
  在不同的程序或进程之间传输数据。例如，分布式计算中节点间的数据交换。
• 缓存数据:
  将计算结果缓存到文件中，以减少重复计算的开销。例如，保存某些数据预处理的结果，以便下次运行时直接读取。
• 存储复杂对象:
  保存包含复杂数据结构的对象，例如类实例、带有方法的对象等。

基本用法

下面就以一个存储和读取python中的实例化对象演示（我做过一个项目是用这个进行项目的存档功能实现）。

Python 的 pickle 模块可以用来保存和加载 Python 对象，包括实例对象。pickle 模块序列化对象为字节流，这样你可以将其保存到文件中，并在需要的时候再加载回来。以下是一个简单的示例，演示如何使用 pickle 模块来保存和加载一个实例对象。

假设你有一个类 Person，并且你希望将一个 Person 实例保存到文件中，然后再从文件中加载回来：

import pickle

# 定义一个简单的类
class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def __repr__(self):
        return f"Person(name={self.name}, age={self.age})"


# 创建一个 Person 实例
person = Person("Alice", 30)

# 保存到文件
with open('person.pkl', 'wb') as file:
    pickle.dump(person, file)           # 会在当前文件夹下生成一个person.pkl文件

# 从文件加载
with open('person.pkl', 'rb') as file:
    loaded_person = pickle.load(file)

print(loaded_person)  # 输出: Person(name=Alice, age=30)