Python序列化详解：marshal与pickle模块

"这篇文章主要介绍了Python中的两种序列化方式，分别是marshal和pickle。marshal主要用于Python内部对象的序列化，而pickle则提供了更广泛的应用场景。两者都生成与Python语言相关的二进制数据，但pickle更适合跨语言交互。" 在Python编程中，序列化是一个重要的概念，它涉及到将数据转换成可存储或传输的格式。本文主要讨论了Python中两种常见的序列化操作：marshal和pickle。 首先，我们来看**marshal**。marshal模块采用与Python语言相关但与机器无关的二进制格式来读写Python对象。这种格式与Python的版本紧密相连，不同版本的Python之间可能不兼容marshal序列化的数据。因此，marshal通常用于Python内部的序列化需求，比如处理.pyc文件。marshal支持的基本类型包括布尔值、整数、浮点数、复数，以及字符串、字节、字节数组、元组、列表、集合（包括frozenset）、字典和代码对象。序列化的方法主要有`marshal.dump()`用于将对象写入文件，`marshal.dumps()`用于生成bytes对象，`marshal.load()`用于从文件反序列化，而`marshal.loads()`则用于从字节数据中反序列化。 接下来是**pickle**模块。pickle相比marshal提供了更为广泛的序列化能力，它可以处理更多的数据类型，如None、True、False、整数、浮点数、复数、字符串、字节、字节数组、元组、列表、集合、字典，以及在模块顶层定义的函数对象。由于pickle生成的数据同样与Python语言相关，因此在跨语言交互时，如Java，可能无法直接读取pickle序列化的数据。如果需要语言无关的序列化，通常会使用JSON格式。pickle的序列化方法有`pickle.dump()`用于写入文件，`pickle.dumps()`用于生成bytes，`pickle.load()`用于从文件反序列化，以及`pickle.loads()`用于从字节数据中反序列化。 总结来说，marshal适用于Python内部的低级别序列化，如处理编译后的.pyc文件，而pickle则更适合于保存和恢复复杂的数据结构，同时在Python程序之间进行数据交换。在实际开发中，根据具体的需求和场景选择合适的序列化库是至关重要的。