一個人最重要的品質(zhì)镰踏，是懂得克制函筋，克制自己，不是沖動任性奠伪，克制自己的情緒跌帐。

而真正成熟的人，首先應(yīng)該是一個懂得克制自己欲望的人绊率！

總結(jié)：

1. pickle庫是一個很重要的庫谨敛，它的思想在后面很多庫中都有體現(xiàn)的；是一個必須要學(xué)的庫滤否！
2. py2和py3 pickle協(xié)議可能是不同的脸狸；
3. 游戲保存：內(nèi)存數(shù)據(jù)的保存（序列化與反序列化）， 游戲公司對Python需求比較大顽聂；
4. 所有語言編程都要考慮序列化與反序列化肥惭，使用pickle來認(rèn)識一下盯仪，json只是在某些方向紊搪，不是所有地方都用，json效率低下;
5. 在序列化與反序列化中全景，類的屬性方法是共有耀石，不展示,在協(xié)議傳輸時必須一致； 實例 self是千變?nèi)f化的、自己的滞伟，會展示出來揭鳞；

內(nèi)存中的字典、列表梆奈、集合以及各種對象野崇，如何保存在一個文件中？

如何從文件中讀取數(shù)據(jù)亩钟，并讓它們在內(nèi)存中再次恢復(fù)成自己對應(yīng)的類的實例乓梨？
要設(shè)計一套協(xié)議，按照某種規(guī)則清酥，把內(nèi)存中數(shù)據(jù)保存到文件中扶镀。文件是一個字節(jié)序列，所以必須把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成字節(jié)焰轻；

序列臭觉，輸出到文件。這就是序列化辱志。反之蝠筑，從文件的字節(jié)序列恢復(fù)到內(nèi)存，就是反序列化揩懒。

序列化

序列化：我們把變量從內(nèi)存中變成可存儲或傳輸?shù)倪^程稱之為序列化菱肖，在Python中叫pickling。序列化之后旭从，就可以把序列化后的內(nèi)容寫入磁盤稳强，或者通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)絼e的機(jī)器上。

反序列化：反過來和悦，把變量內(nèi)容從序列化的對象（字節(jié)序列）重新讀到內(nèi)存里稱之為反序列化退疫，即unpickling。

Python提供了pickle模塊來實現(xiàn)序列化鸽素。

相關(guān)模塊

本節(jié)要介紹的就是Python內(nèi)置的幾個用于進(jìn)行數(shù)據(jù)序列化的模塊：

pickle模塊

pickle模塊實現(xiàn)了用于對Python對象結(jié)構(gòu)進(jìn)行 序列化 和 反序列化 的二進(jìn)制協(xié)議，與json模塊不同的是pickle模塊序列化和反序列化的過程分別叫做pickling 和 unpickling：

pickling：是將Python對象轉(zhuǎn)換為字節(jié)流的過程磨澡；
unpickling：是將字節(jié)流二進(jìn)制文件或字節(jié)對象轉(zhuǎn)換回Python對象的過程碗啄；

pickle模塊提供的相關(guān)函數(shù)

pickle模塊提供的幾個序列化/反序列化的函數(shù)與json模塊基本一致：

說明：上面這幾個方法參數(shù)中，*號后面的參數(shù)都是Python 3.x新增的稳摄，目的是為了兼容Python 2.x稚字，具體用法請參看官方文檔。

# 將指定的Python對象通過pickle序列化作為bytes對象返回厦酬，而不是將其寫入文件
dumps(obj, protocol=None, *, fix_imports=True)

# 將通過pickle序列化后得到的字節(jié)對象進(jìn)行反序列化尉共，轉(zhuǎn)換為Python對象并返回
loads(bytes_object, *, fix_imports=True, encoding="ASCII", errors="strict")

# 將指定的Python對象通過pickle序列化后寫入打開的文件對象中，等價于`Pickler(file, protocol).dump(obj)`
dump(obj, file, protocol=None, *, fix_imports=True)

# 從打開的文件對象中讀取pickled對象表現(xiàn)形式并返回通過pickle反序列化后得到的Python對象
load(file, *, fix_imports=True, encoding="ASCII", errors="strict）

# 示例 dump 和 load 方法弃锐；
#內(nèi)建方法袄友；
i = int(99)
s = 'ABC'
l = {'a':0x111111,'b':'abcde','c':[123]}
import pickle

with open('./ser.txt','wb') as f:
    pickle.dump(i,f)  # 對象i ,文件f;
    pickle.dump(s,f)
    pickle.dump(l,f)
#---------------------------------------------------------------------------------------------------------
??Kc.??X?   ABCq .??}q (X?   aq?J??? X?   bq?X?   abcdeq?X?   cq?]q?K{au.

with open('./ser.txt','rb') as f:
    tmp = pickle.load(f)
    print(type(tmp),tmp)
    tmp = pickle.load(f)
    print(type(tmp),tmp)
    tmp = pickle.load(f)
    print(type(tmp),tmp)
#---------------------------------------------------------------------------------------------------------
<class 'int'> 99
<class 'str'> ABC
<class 'dict'> {'a': 1118481, 'b': 'abcde', 'c': [123]}


1.類的屬性方法在序列化中不展示 ，在源代碼中霹菊；
class AA:
    aaaa = 0x111111
    def show(self):
        print('abc')
        
x = AA()
print(x)

with open('./ser.txt','wb') as f:
    pickle.dump(x,f)  # 對象i ,文件f;
with open('./ser.txt','rb') as f:
    a = pickle.load(f)
    print(type(a),hex(a.aaaa))
    a.show()
#------------------------------------------------------------
<__main__.AA object at 0x000002704F7E8E48>
<class '__main__.AA'> 0x111111
abc

2. 序列化與反序列化 兩邊定義的類.方法要一致剧蚣；

#序列化寫入
class AA:
    aaaa = 0x111111
    def show(self):
        print('abc')
        
x = AA()

ser = pickle.dumps(x)
print(ser)

with open('./ser.txt','wb') as f:
    f.write(ser)
    
with open('./ser.txt','rb') as f:
    a = pickle.load(f)
    print(type(a),hex(a.aaaa))
    a.show()
#--------------------------------------------------
b'\x80\x03c__main__\nAA\nq\x00)\x81q\x01.'
<class '__main__.AA'> 0x111111
abc

# 反序列化解讀
class AA:
    aaaa = 60000
    def show(self):
        print('xyz123')
        
with open('./ser.txt','rb') as f:
    a1 = pickle.load(f)
    print((a1.aaaa))
    a1.show()
#--------------------------------------------------
60000
xyz123


3. 類都是公有的，不展示旋廷；每一個self都是一個實例（千變?nèi)f化）鸠按；都是自己的特征，會被序列化饶碘；
class AA:
    bbbb = 222   # 類都是公有的目尖，不展示
    def __init__(self):
        self.aaaa = 0x111111   # 每一個self都是一個實例；都是自己的特征扎运；
        
x = AA()

ser = pickle.dumps(x)
print(ser)

with open('./ser.txt','wb') as f:
    f.write(ser)
#----------------------------------------------------------------------------------------------
b'\x80\x03c__main__\nAA\nq\x00)\x81q\x01}q\x02X\x04\x00\x00\x00aaaaq\x03J\x11\x11\x11\x00sb.'

序列化應(yīng)用——效率問題

一般來說瑟曲，本地序列化的情況，應(yīng)用較少豪治。大多數(shù)場景都應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)傳輸中洞拨。

將數(shù)據(jù)序列化后通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)竭h(yuǎn)程節(jié)點，遠(yuǎn)程服務(wù)器上的服務(wù)將接收到的數(shù)據(jù)反序列化后负拟，就可以使用了烦衣。

但是，要注意一點掩浙，遠(yuǎn)程接收端花吟，反序列化時必須有對應(yīng)的數(shù)據(jù)類型，否則就會報錯厨姚。尤其是自定義類衅澈，必須遠(yuǎn)程得有一致的定義。

現(xiàn)在遣蚀，大多數(shù)項目矾麻，都不是單機(jī)的，也不是單服務(wù)的芭梯。需要通過網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)傳送到其他節(jié)點上去险耀，這就需要大量的序列化、反序列化過程玖喘。

但是甩牺，問題是，Python程序之間還可以都是用pickle解決序列化累奈、反序列化贬派，如果是跨平臺、跨語言澎媒、跨協(xié)議pickle就不太適合了搞乏，就需要公共的協(xié)議。例如XML戒努、Json请敦、Protocol Bu?er等，協(xié)議非常多储玫。

不同的協(xié)議侍筛，效率不同、學(xué)習(xí)曲線不同撒穷，適用不同場景匣椰，要根據(jù)不同的情況分析選型。