pickle提供了一个简单的持久化功能。可以将对象以文件的形式存放在磁盘上。

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pickle.dump(obj, file[, protocol])
序列化对象，并将结果数据流写入到文件对象中。参数protocol是序列化模式，默认值为0，表示以文本的形式序列化。protocol的值还可以是1或2，表示以二进制的形式序列化。

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pickle.load(file)
反序列化对象。将文件中的数据解析为一个Python对象。

其中要注意的是，在load(file)的时候，要让python能够找到类的定义，否则会报错：

比如下面的例子

import pickle
class Person:
    def __init__(self,n,a):
        self.name=n
        self.age=a
    def show(self):
        print self.name+"_"+str(self.age)
aa = Person("JGood", 2)
aa.show()
f=open('d:\\p.txt','w')
pickle.dump(aa,f,0)
f.close()
#del Person
f=open('d:\\p.txt','r')
bb=pickle.load(f)
f.close()
bb.show()

如果不注释掉del Person的话，那么会报错如下：

Traceback (most recent call last):
  File "/Users/shahuang/PycharmProjects/MyTestCases/venv/bin/TestCases/pickleTest.py", line 16, in 
    bb=pickle.load(f)
  File "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/pickle.py", line 1378, in load
    return Unpickler(file).load()
  File "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/pickle.py", line 858, in load
    dispatch[key](self)
  File "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/pickle.py", line 1069, in load_inst
    klass = self.find_class(module, name)
  File "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/pickle.py", line 1126, in find_class
    klass = getattr(mod, name)
AttributeError: 'module' object has no attribute 'Person'

意思就是当前模块找不到类的定义了。

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clear_memo()
清空pickler的“备忘”。使用Pickler实例在序列化对象的时候，它会“记住”已经被序列化的对象引用，所以对同一对象多次调用dump(obj)，pickler不会“傻傻”的去多次序列化。
看下面的例子：

import StringIO
import pickle
class Person:
    def __init__(self,n,a):
        self.name=n
        self.age=a
    def show(self):
        print self.name+"_"+str(self.age)
aa = Person("JGood", 2)
aa.show()
fle = StringIO.StringIO() 
pick = pickle.Pickler(fle)
pick.dump(aa)
val1=fle.getvalue()
print len(val1)
pick.clear_memo()
pick.dump(aa)
val2=fle.getvalue()
print len(val2)

上面的代码运行如下：

如果不注释掉，则运行结果是第一个。如果注释掉，那么运行结果是第二个。

主要是因为，python的pickle如果不clear_memo，则不会多次去序列化对象。
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作者：imzoer
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/imzoer/article/details/8637473
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