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Pickle 是一种 Python 特定的二进制序列化格式。 它允许您将 Python 对象（例如列表、字典、自定义类的实例等）转换为字节流，这个过程称为“pickling”或“封存”。 这个字节流可以被存储在文件中或通过网络传输，之后可以被反序列化（称为“unpickling”或“解封”）以重建原始的 Python 对象。
核心概念：
- 序列化 (Serialization/Pickling): 将 Python 对象层次结构转换为字节流的过程。
- 反序列化 (Deserialization/Unpickling): 将字节流转换回原始 Python 对象层次结构的过程。
Pickle 格式的特点：
- Python 特定: Pickle 格式是为 Python 设计的，这意味着非 Python 程序可能无法正确地重建被 pickle 化的 Python 对象。
- 二进制格式: 与人类可读的文本格式（如 JSON）不同，Pickle 是一种二进制序列化格式。 直接用文本编辑器打开 pickle 文件会显示乱码。
- 支持多种数据类型: Pickle 几乎可以序列化所有的 Python 内置数据类型，并且支持自定义类的实例，这是 JSON 等格式难以做到的。
- 处理复杂对象结构: Pickle 能够跟踪已经被序列化的对象，因此可以正确处理递归对象（引用自身的对）和共享对象（在多处被引用的同一个对象）。
- 版本协议: Pickle 格式随着 Python 的发展而演进，拥有多个版本的协议。较新的协议支持更多的特性和更高效的序列化。
Pickle 的常见用途：
- 保存和加载应用程序状态: 保存程序运行时的状态，以便将来可以恢复。
- 缓存计算结果: 对于耗时的计算，可以将结果 pickle 化并存储起来，避免重复计算。
- 通过网络传输 Python 对象: 在分布式系统或多进程应用中传递 Python 对象。
- 持久化机器学习模型: 保存训练好的机器学习模型是一个非常普遍的用途。
安全警告：
Pickle 模块不是安全的。 从不受信任的来源加载 pickle 数据可能导致执行任意恶意代码。 因此，您只应该解封来自您信任的数据源的数据。 对于处理不受信任的数据，JSON 等更安全的序列化格式是更好的选择。
与 JSON 的比较:
| 特性 | Pickle | JSON |
|---|---|---|
| 格式 | 二进制 | 文本 |
| 可读性 | 不可读 | 人类可读 |
| 互操作性 | Python 特定 | 跨语言通用 |
| 支持的数据类型 | 几乎所有 Python 对象 | 有限的内置数据类型 |
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