Python序列化详解：marshal与pickle模块

"这篇文章主要探讨了Python中的序列化操作，特别是`marshal`和`pickle`模块的使用。序列化在Python编程中是一个重要的概念，它允许我们将数据转换为可存储或传输的格式，以便在不同时间或不同环境中恢复。本文通过示例代码详细解释了这两个模块的功能和使用方法。" 在Python中，序列化是指将数据结构或对象转化为字节流的过程，而反序列化则是将这些字节流恢复为原始的数据结构或对象。这在保存程序状态、跨进程通信或网络传输数据时尤其有用。 **0x00 marshal模块** `marshal`模块提供了Python内部使用的低级别序列化机制。它生成的二进制格式与Python语言版本紧密相关，因此不同版本的Python之间可能存在不兼容性。`marshal`主要用于Python的内部操作，如处理`.pyc`编译文件。以下是一些`marshal`支持的基本数据类型： - 基本类型：布尔值、整数、浮点数、复数 - 序列集合类型：字符串、字节、字节数组、元组、列表、集合、冻结集 - 其他类型：None、Ellipsis、StopIteration - Code对象：函数、方法等的编译代码 `marshal`的主要方法包括： - `marshal.dump(value, file, [version])`：将对象序列化到文件中 - `marshal.dumps(value, [version])`：将对象序列化为字节对象 - `marshal.load(file)`：从文件中反序列化对象 - `marshal.loads(bytes)`：从字节数据中反序列化对象 **0x01 pickle模块** 相比`marshal`，`pickle`模块提供更广泛的序列化能力，可以处理更多类型的Python对象。尽管`pickle`生成的序列化数据也是与Python语言相关的，不适用于其他语言，但在Python环境中，`pickle`是更常用的序列化工具。`pickle`支持的类型包括： - None、True、False - 整数、浮点数、复数 - 字符串、字节、字节数组 - 列表、字典、集合、元组等复杂数据结构 - 自定义类实例（需满足一些条件） `pickle`模块的方法： - `pickle.dump(obj, file, protocol=None)`：将对象序列化到文件 - `pickle.dumps(obj, protocol=None)`：将对象序列化为字节字符串 - `pickle.load(file)`：从文件中反序列化对象 - `pickle.loads(bytes)`：从字节字符串反序列化对象 `pickle`的`protocol`参数用于指定序列化协议版本，随着Python版本的更新，协议版本也在增加，高版本的协议通常能支持更多的数据类型和优化。 总结来说，Python的`marshal`和`pickle`模块提供了序列化和反序列化功能，但它们的适用场景不同。`marshal`主要用于Python内部操作，而`pickle`则更适合于应用程序中的数据持久化和跨进程通信。如果需要与其他语言交换数据，可以选择使用如`json`这样的语言无关的序列化库。