pickle 是 Python 标准库中的一个模块，用于对象的序列化（serialization）和反序列化（deserialization）。
序列化是将对象转换为字节流的过程，而反序列化则是从字节流恢复对象的过程。
通过 pickle 模块，可以将 Python 对象保存到文件中，或者通过网络传输，以及存储在数据库中。
主要功能
序列化（dump）：将 Python 对象转换为字节流并保存到文件或其它存储介质中。
反序列化（load）：从字节流中读取并重建原始的 Python 对象。
常用函数
pickle.dump(obj, file, protocol=None)：将对象 obj 序列化并写入到文件 file 中。file 需要是以二进制模式打开的文件对象，例如 open('file.pkl', 'wb')。protocol 是序列化协议的版本，可以选择不同的协议以优化性能或兼容性。
pickle.load(file)：从以二进制模式打开的文件 file 中读取并反序列化对象。例如 open('file.pkl', 'rb')。
pickle.dumps(obj)：将对象 obj 序列化为字节对象（bytes），而不是写入文件。
pickle.loads(bytes_object)：从字节对象（bytes）中反序列化并重建对象。
示例
序列化与反序列化到文件：
import pickle# 假设有一个要保存的 Python 对象
data = {"name": "张三", "age": 30, "city": "上海"}# 将对象保存到文件
with open("data.pkl", "wb") as file:pickle.dump(data, file)# 从文件中读取对象
with open("data.pkl", "rb") as file:loaded_data = pickle.load(file)print(loaded_data) # 输出: {'name': '张三', 'age': 30, 'city': '上海'}序列化与反序列化到字节对象：
import pickle# 假设有一个要保存的 Python 对象
data = ["苹果", "香蕉", "梨"]# 将对象序列化为字节对象
serialized_data = pickle.dumps(data)# 从字节对象中反序列化
deserialized_data = pickle.loads(serialized_data)print(deserialized_data) # 输出: ['苹果', '香蕉', '梨']注意事项
安全性：由于 pickle 可以执行反序列化过程中的任意代码，因此从不可信来源加载 pickle 数据可能会带来安全风险。攻击者可以通过恶意构造的 pickle 数据执行任意代码。因此，除非数据来源可信，否则不要轻易使用 pickle.load 或 pickle.loads。
版本兼容性：不同版本的 Python 可能对 pickle 的协议有不同的支持。高版本的 Python 通常支持低版本的协议，但反之不一定成立。因此，在跨 Python 版本使用 pickle 数据时，需要注意协议的兼容性。
不可移植性：pickle 数据是特定于 Python 的，因此不能在非 Python 环境中直接使用。如果需要跨语言的序列化方式，可以考虑使用 JSON、XML 或 MessagePack 等。
性能：在某些情况下，pickle 的性能可能不是最佳选择，尤其是对于非常大的对象。可以考虑使用其他序列化库，如 json（适用于简单数据结构）或 msgpack（更高效的二进制格式）。
常见用途
持久化存储：将 Python 对象保存到磁盘，以便稍后继续使用。
缓存：将计算结果缓存到文件中，避免重复计算。
数据传输：在 Python 程序之间通过网络传输对象。
