**      Pyhton3中的pickle模块用于对Python****对象结构的二进制进行序列化(****或pickling)****和反序列化(****或unpickling)**。"pickling"是将Python对象及其所拥有的层次结构转化为一个字节流(byte stream)的过程，而"unpickling"是相反的操作，会将(来自一个binary file或者bytes-like object的)字节流转化回一个对象层次结构(object hierarchy)。

**     **pickle是Python3的一个标准模块，安装Python3的同时就已经安装了pickle库。

**     **pickle用于存储Python对象。我们不必一次又一次地构造同一个对象。我们将创建一次对象，然后将其保存到磁盘中，稍后，我们从磁盘加载此对象，而无需再次创建对象。

**     **pickle在机器学习中最有用。机器学习模型是在非常大的数据集上训练的，训练模型会消耗大量时间。我们只需训练一次模型，然后可以将其保存到本地磁盘中，当我们需要测试我们的模型时，我们可以直接从磁盘加载它，而无需再次训练它。

**      pickle模块并不安全**：你只应该对你信任的数据进行unpickle操作。在处理不信任数据时，更安全的序列化格式如json可能更为适合(json是一个文本序列化格式，而pickle是一个二进制序列化格式)。

**      pickle所使用的数据格式仅可用于Python**。

**     **如果我们试图unpickle在不同版本的Python生成的pickled文件，它可能会导致问题。如果你使用特定版本的Python pickled了一个对象，那么你可能无法使用低版本的Python来unpickle它。

**     **尝试pickle不能被pickled的对象会抛出PicklingError异常，异常发生时，可能有部分字节已经被写入指定文件中。尝试pickle递归层级很深的对象时，可能会超出最大递归层级限制，此时会抛出RecursionError异常。在封存类的实例时，其类体和类数据不会跟着实例一起被pickled，只有实例数据会被pickled。

**     **目前pickle模块可以使用六种不同的协议。协议版本越高，Python解释器就需要越新的版本才能进行unpickle。可通过pickle.HIGHEST_PROTOCOL获取当前python解释器支持的最高协议。要使用特定的协议，需要在调用load/loads/dump/dumps时指定协议版本。如果没有指定协议版本，那么解释器将使用pickle.DEFAULT_PROTOCOL属性中指定的默认版本。

**     **要序列化某个包含层次结构的对象，只需调用dump或dumps函数即可。同样，要反序列化数据流，可以调用load或loads函数。dump和dumps函数之间的唯一区别是第一个创建一个序列化结果到打开的文件，而第二个把序列化结果到一个字符串。同样的概念也适用于load和loads函数：第一个读取打开的文件以启动unpickling过程，第二个对字符串进行unpickling操作。

**      pickle支持pickled/unpickled****的对象，包括**：

**     **(1).None，True，and False；

**     **(2).integers，floating-point numbers，complex numbers；

**     **(3).strings，bytes，bytearrays；

**     **(4).tuples，lists，sets，and dictionaries containing only picklable objects；

**     **(5).functions(built-in and user-defined) accessible from the top level of a module(using def，not lambda)；

**     **(6).classes accessible from the top level of a module；

**     **(7).instances of such classes whose dict or the result of calling getstate() is picklable。

    以上内容主要参考：https://docs.python.org/3/library/pickle.html

**     **以下为测试代码：

import pickle
import sys

def dictionary_dump_load():
    # reference: https://docs.python.org/zh-cn/3/library/pickle.html
    data = {
        'a': [1, 2.0, 3+4j],
        'b': ("character string", b"byte string"),
        'c': {None, True, False}
    }

    with open('data.pickle', 'wb') as f:
        pickle.dump(data, f)

    with open('data.pickle', 'rb') as f:
        data2 = pickle.load(f)

    print("dictionary data:", data2) # dictionary data: {'a': [1, 2.0, (3+4j)], 'b': ('character string', b'byte string'), 'c': {False, True, None}}

class example_class:
    # reference: https://realpython.com/python-pickle-module/
    a_number = 35
    a_string = "hey"
    a_list = [1, 2, 3]
    a_dict = {"first": "a", "second": 2, "third": [1, 2, 3]}
    a_tuple = (22, 23)

def donot_support_lambda():
    square = lambda x : x * x # dill module support lambda serializes
    my_pickle = pickle.dumps(square) # AttributeError: Can't pickle local object 'donot_support_lamda.<locals>.<lambda>'

def func_add(a, b):
    return (a+b)

def main():
    dictionary_dump_load()

    my_object = example_class()
    my_pickled_object = pickle.dumps(my_object)  # Pickling the object
    print(f"pickled object: {my_pickled_object}") # pickled object: b'\x80\x04\x95!\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x8c\x08__main__\x94\x8c\rexample_class\x94\x93\x94)\x81\x94.'

    my_object.a_dict = None

    my_unpickled_object = pickle.loads(my_pickled_object)  # Unpickling the object
    print(f"unpickled object: {my_unpickled_object.a_dict}") # unpickled object: {'first': 'a', 'second': 2, 'third': [1, 2, 3]}

    # 可通过pickle.HIGHEST_PROTOCOL获取python解释器支持的最高协议,通过pickle.DEFAULT_PROTOCOL获取python解释器支持的默认协议
    print(f"python version: {sys.version}, the highest protocol supported by the interpreter: {pickle.HIGHEST_PROTOCOL}") # python version: 3.10.4 (main, Mar 31 2022, 08:41:55) [GCC 7.5.0], the highest protocol supported by the interpreter: 5
    print(f"python version: {sys.version}, default version: { pickle.DEFAULT_PROTOCOL}") # python version: 3.10.4 (main, Mar 31 2022, 08:41:55) [GCC 7.5.0], default version: 4

    #donot_support_lambda()

    # Python函数和类都可以序列化和反序列化
    with open('data2.pickle', 'wb') as f:
        pickle.dump(func_add, f) # dump function

    with open('data2.pickle', 'rb') as f:
        add = pickle.load(f)

    print("2+3=", add(2, 3)) # 2+3= 5

    print("test finish")

if __name__ == '__main__':
    main()

    GitHub：https://github.com/fengbingchun/Python_Test