持久性就是指保持对象，甚至在多次执行同一程序之间也保持对象。通过本文，您会对 python对象的各种持久性机制（从关系数据库到 python 的 pickle以及其它机制）有一个总体认识。另外，还会让您更深一步地了解python 的对象序列化能力。
什么是持久性？
持 久性的基本思想很简单。假定有一个 python 程序，它可能是一个管理日常待办事项的程序，您希望在多次执行这个程序之间可以保存应用程序对象（待办事项）。换句话说，您希望将对象存储在磁盘上，便于 以后检索。这就是持久性。要达到这个目的，有几种方法，每一种方法都有其优缺点。
例如，可以将对象数据存储在某种格式的文本文件中，譬如 csv 文件。或者可以用关系数据库，譬如 gadfly、mysql、postgresql 或者 db2。这些文件格式和数据库都非常优秀，对于所有这些存储机制，python 都有健壮的接口。
这 些存储机制都有一个共同点：存储的数据是独立于对这些数据进行操作的对象和程序。这样做的好处是，数据可以作为共享的资源，供其它应用程序使用。缺点 是，用这种方式，可以允许其它程序访问对象的数据，这违背了面向对象的封装性原则 — 即对象的数据只能通过这个对象自身的公共（public）接口来访问。
另外，对于某些应用程序，关系数据库 方法可能不是很理想。尤其是，关系数据库不理解对象。相反，关系数据库会强行 使用自己的类型系统和关系数据模型（表），每张表包含一组元组（行），每行包含具有固定数目的静态类型字段（列）。如果应用程序的对象模型不能够方便地转 换到关系模型，那么在将对象映射到元组以及将元组映射回对象方面，会碰到一定难度。这种困难常被称为阻碍性不匹配（impedence- mismatch）问题。
一些经过 pickle 的 python
pickle 模块及其同类模块 cpickle 向 python 提供了 pickle 支持。后者是用 c 编码的，它具有更好的性能，对于大多数应用程序，推荐使用该模块。我们将继续讨论 pickle ，但本文的示例实际是利用了 cpickle 。由于其中大多数示例要用 python shell 来显示，所以先展示一下如何导入 cpickle ，并可以作为 pickle 来引用它：
代码如下:
>>> import cpickle as pickle
现在已经导入了该模块，接下来让我们看一下 pickle 接口。 pickle 模块提供了以下函数对： dumps(object) 返回一个字符串，它包含一个 pickle 格式的对象； loads(string) 返回包含在 pickle 字符串中的对象； dump(object, file) 将对象写到文件，这个文件可以是实际的物理文件，但也可以是任何类似于文件的对象，这个对象具有 write() 方法，可以接受单个的字符串参数； load(file) 返回包含在 pickle 文件中的对象。
缺省情况下， dumps() 和 dump() 使用可打印的 ascii 表示来创建 pickle。两者都有一个 final 参数（可选），如果为 true ，则该参数指定用更快以及更小的二进制表示来创建 pickle。 loads() 和 load() 函数自动检测 pickle 是二进制格式还是文本格式。
清单 1 显示了一个交互式会话，这里使用了刚才所描述的 dumps() 和 loads() 函数：
清单 1. dumps() 和 loads() 的演示
代码如下:
welcome to pycrust 0.7.2 – the flakiest python shell
sponsored by orbtech – your source for python programming expertise.
python 2.2.1 (#1, aug 27 2002, 10:22:32)
[gcc 3.2 (mandrake linux 9.0 3.2-1mdk)] on linux-i386
type “copyright”, “credits” or “license” for more information.
>>> import cpickle as pickle
>>> t1 = (‘this is a string’, 42, [1, 2, 3], none)
>>> t1
(‘this is a string’, 42, [1, 2, 3], none)
>>> p1 = pickle.dumps(t1)
>>> p1
“(s’this is a string’\ni42\n(lp1\ni1\nai2\nai3\nantp2\n.”
>>> print p1
(s’this is a string’
i42
(lp1
i1
ai2
ai3
antp2
.
>>> t2 = pickle.loads(p1)
>>> t2
(‘this is a string’, 42, [1, 2, 3], none)
>>> p2 = pickle.dumps(t1, true)
>>> p2
‘(u\x10this is a stringk*]q\x01(k\x01k\x02k\x03entq\x02.’
>>> t3 = pickle.loads(p2)
>>> t3
(‘this is a string’, 42, [1, 2, 3], none)
注：该文本 pickle 格式很简单，这里就不解释了。事实上，在 pickle 模块中记录了所有使用的约定。我们还应该指出，在我们的示例中使用的都是简单对象，因此使用二进制 pickle 格式不会在节省空间上显示出太大的效率。然而，在实际使用复杂对象的系统中，您会看到，使用二进制格式可以在大小和速度方面带来显著的改进。
接下来，我们看一些示例，这些示例用到了 dump() 和 load() ，它们使用文件和类似文件的对象。这些函数的操作非常类似于我们刚才所看到的 dumps() 和 loads() ，区别在于它们还有另一种能力 — dump() 函数能一个接着一个地将几个对象转储到同一个文件。随后调用 load() 来以同样的顺序检索这些对象。清单 2 显示了这种能力的实际应用：
清单 2. dump() 和 load() 示例
代码如下:
>>> a1 = ‘apple’
>>> b1 = {1: ‘one’, 2: ‘two’, 3: ‘three’}
>>> c1 = [‘fee’, ‘fie’, ‘foe’, ‘fum’]
>>> f1 = file(‘temp.pkl’, ‘wb’)
>>> pickle.dump(a1, f1, true)
>>> pickle.dump(b1, f1, true)
>>> pickle.dump(c1, f1, true)
>>> f1.close()
>>> f2 = file(‘temp.pkl’, ‘rb’)
>>> a2 = pickle.load(f2)
>>> a2
‘apple’
>>> b2 = pickle.load(f2)
>>> b2
{1: ‘one’, 2: ‘two’, 3: ‘three’}
>>> c2 = pickle.load(f2)
>>> c2
[‘fee’, ‘fie’, ‘foe’, ‘fum’]
>>> f2.close()
pickle 的威力
到目前为止，我们讲述了关于 pickle 方面的基本知识。在这一节，将讨论一些高级问题，当您开始 pickle 复杂对象时，会遇到这些问题，其中包括定制类的实例。幸运的是，python 可以很容易地处理这种情形。
可移植性
从 空间和时间上说，pickle 是可移植的。换句话说，pickle 文件格式独立于机器的体系结构，这意味着，例如，可以在 linux 下创建一个 pickle，然后将它发送到在 windows 或 mac os 下运行的 python 程序。并且，当升级到更新版本的 python 时，不必担心可能要废弃已有的 pickle。python 开发人员已经保证 pickle 格式将可以向后兼容 python 各个版本。事实上，在 pickle 模块中提供了有关目前以及所支持的格式方面的详细信息：
清单 3. 检索所支持的格式
代码如下:
>>> pickle.format_version
‘1.3’
>>> pickle.compatible_formats
[‘1.0’, ‘1.1’, ‘1.2’]
多个引用，同一对象
在 python 中，变量是对象的引用。同时，也可以用多个变量引用同一个对象。经证明，python 在用经过 pickle 的对象维护这种行为方面丝毫没有困难，如清单 4 所示：
清单 4. 对象引用的维护
代码如下:
>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = a
>>> a
[1, 2, 3]
>>> b
[1, 2, 3]
>>> a.append(4)
>>> a
[1, 2, 3, 4]
>>> b
[1, 2, 3, 4]
>>> c = pickle.dumps((a, b))
>>> d, e = pickle.loads(c)
>>> d
[1, 2, 3, 4]
>>> e
[1, 2, 3, 4]
>>> d.append(5)
>>> d
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> e
[1, 2, 3, 4, 5]
循环引用和递归引用
可以将刚才演示过的对象引用支持扩展到 循环引用（两个对象各自包含对对方的引用）和 递归引用（一个对象包含对其自身的引用）。下面两个清单着重显示这种能力。我们先看一下递归引用：
>清单 5. 递归引用
代码如下:
>>> l = [1, 2, 3]
>>> l.append(l)
>>> l
[1, 2, 3, […]]
>>> l[3]
[1, 2, 3, […]]
>>> l[3][3]
[1, 2, 3, […]]
>>> p = pickle.dumps(l)
>>> l2 = pickle.loads(p)
>>> l2
[1, 2, 3, […]]
>>> l2[3]
[1, 2, 3, […]]
>>> l2[3][3]
[1, 2, 3, […]]
现在，看一个循环引用的示例：
清单 6. 循环引用
代码如下:
>>> a = [1, 2]
>>> b = [3, 4]
>>> a.append(b)
>>> a
[1, 2, [3, 4]]
>>> b.append(a)
>>> a
[1, 2, [3, 4, […]]]
>>> b
[3, 4, [1, 2, […]]]
>>> a[2]
[3, 4, [1, 2, […]]]
>>> b[2]
[1, 2, [3, 4, […]]]
>>> a[2] is b
>>> b[2] is a
>>> f = file(‘temp.pkl’, ‘w’)
>>> pickle.dump((a, b), f)
>>> f.close()
>>> f = file(‘temp.pkl’, ‘r’)
>>> c, d = pickle.load(f)
>>> f.close()
>>> c
[1, 2, [3, 4, […]]]
>>> d
[3, 4, [1, 2, […]]]
>>> c[2]
[3, 4, [1, 2, […]]]
>>> d[2]
[1, 2, [3, 4, […]]]
>>> c[2] is d
>>> d[2] is c
注意，如果分别 pickle 每个对象，而不是在一个元组中一起 pickle 所有对象，会得到略微不同（但很重要）的结果，如清单 7 所示：
清单 7. 分别 pickle vs. 在一个元组中一起 pickle
代码如下:
>>> f = file(‘temp.pkl’, ‘w’)
>>> pickle.dump(a, f)
>>> pickle.dump(b, f)
>>> f.close()
>>> f = file(‘temp.pkl’, ‘r’)
>>> c = pickle.load(f)
>>> d = pickle.load(f)
>>> f.close()
>>> c
[1, 2, [3, 4, […]]]
>>> d
[3, 4, [1, 2, […]]]
>>> c[2]
[3, 4, [1, 2, […]]]
>>> d[2]
[1, 2, [3, 4, […]]]
>>> c[2] is d
>>> d[2] is c
相等，但并不总是相同
正如在上一个示例所暗示的，只有在这些对象引用内存中同一个对象时，它们才是相同的。在 pickle 情形中，每个对象被恢复到一个与原来对象相等的对象，但不是同一个对象。换句话说，每个 pickle 都是原来对象的一个副本：
清单 8. 作为原来对象副本的被恢复的对象
代码如下:
>>> j = [1, 2, 3]
>>> k = j
>>> k is j
>>> x = pickle.dumps(k)
>>> y = pickle.loads(x)
>>> y
[1, 2, 3]
>>> y == k
>>> y is k
>>> y is j
>>> k is j
同时，我们看到 python 能够维护对象之间的引用，这些对象是作为一个单元进行 pickle 的。然而，我们还看到分别调用 dump() 会使 python 无法维护对在该单元外部进行 pickle 的对象的引用。相反，python 复制了被引用对象，并将副本和被 pickle 的对象存储在一起。对于 pickle 和恢复单个对象层次结构的应用程序，这是没有问题的。但要意识到还有其它情形。
值得指出的是，有一个选项确实允许分别 pickle 对象，并维护相互之间的引用，只要这些对象都是 pickle 到同一文件即可。 pickle 和 cpickle 模块提供了一个 pickler （与此相对应是 unpickler ），它能够跟踪已经被 pickle 的对象。通过使用这个 pickler ，将会通过引用而不是通过值来 pickle 共享和循环引用：
清单 9. 维护分别 pickle 的对象间的引用
代码如下:
>>> f = file(‘temp.pkl’, ‘w’)
>>> pickler = pickle.pickler(f)
>>> pickler.dump(a)
>>> pickler.dump(b)
>>> f.close()
>>> f = file(‘temp.pkl’, ‘r’)
>>> unpickler = pickle.unpickler(f)
>>> c = unpickler.load()
>>> d = unpickler.load()
>>> c[2]
[3, 4, [1, 2, […]]]
>>> d[2]
[1, 2, [3, 4, […]]]
>>> c[2] is d
>>> d[2] is c
不可 pickle 的对象
一 些对象类型是不可 pickle 的。例如，python 不能 pickle 文件对象（或者任何带有对文件对象引用的对象），因为 python 在 unpickle 时不能保证它可以重建该文件的状态（另一个示例比较难懂，在这类文章中不值得提出来）。试图 pickle 文件对象会导致以下错误：
清单 10. 试图 pickle 文件对象的结果
代码如下:
>>> f = file(‘temp.pkl’, ‘w’)
>>> p = pickle.dumps(f)
traceback (most recent call last):
file “”, line 1, in ?
file “/usr/lib/python2.2/copy_reg.py”, line 57, in _reduce
raise typeerror, “can’t pickle %s objects” % base.__name__
typeerror: can’t pickle file objects
类实例
与 pickle 简单对象类型相比，pickle 类实例要多加留意。这主要由于 python 会 pickle 实例数据（通常是 _dict_ 属性）和类的名称，而不会 pickle 类的代码。当 python unpickle 类的实例时，它会试图使用在 pickle 该实例时的确切的类名称和模块名称（包括任何包的路径前缀）导入包含该类定义的模块。另外要注意，类定义必须出现在模块的最顶层，这意味着它们不能是嵌套 的类（在其它类或函数中定义的类）。
当 unpickle 类的实例时，通常不会再调用它们的 _init_() 方法。相反，python 创建一个通用类实例，并应用已进行过 pickle 的实例属性，同时设置该实例的 _class_ 属性，使其指向原来的类。
对 python 2.2 中引入的新型类进行 unpickle 的机制与原来的略有不同。虽然处理的结果实际上与对旧型类处理的结果相同，但 python 使用 copy_reg 模块的 _reconstructor() 函数来恢复新型类的实例。
如果希望对新型或旧型类的实例修改缺省的 pickle 行为，则可以定义特殊的类的方法 _getstate_() 和 _setstate_() ，在保存和恢复类实例的状态信息期间，python 会调用这些方法。在以下几节中，我们会看到一些示例利用了这些特殊的方法。
现在，我们看一个简单的类实例。首先，创建一个 persist.py 的 python 模块，它包含以下新型类的定义：
清单 11. 新型类的定义
代码如下:
class foo(object):
def __init__(self, value):
self.value = value
现在可以 pickle foo 实例，并看一下它的表示：
清单 12. pickle foo 实例
代码如下:
>>> import cpickle as pickle
>>> from orbtech.examples.persist import foo
>>> foo = foo(‘what is a foo?’)
>>> p = pickle.dumps(foo)
>>> print p
ccopy_reg
_reconstructor
p1
(corbtech.examples.persist
foo
p2
c__builtin__
object
p3
ntrp4
(dp5
s’value’
p6
s’what is a foo?’
sb.
>>>
可以看到这个类的名称 foo 和全限定的模块名称 orbtech.examples.persist 都存储在 pickle 中。如果将这个实例 pickle 成一个文件，稍后再 unpickle 它或在另一台机器上 unpickle，则 python 会试图导入 orbtech.examples.persist 模块，如果不能导入，则会抛出异常。如果重命名该类和该模块或者将该模块移到另一个目录，则也会发生类似的错误。
这里有一个 python 发出错误消息的示例，当我们重命名 foo 类，然后试图装入先前进行过 pickle 的 foo 实例时会发生该错误：
清单 13. 试图装入一个被重命名的 foo 类的经过 pickle 的实例
代码如下:
>>> import cpickle as pickle
>>> f = file(‘temp.pkl’, ‘r’)
>>> foo = pickle.load(f)
traceback (most recent call last):
file “”, line 1, in ?
attributeerror: ‘module’ object has no attribute ‘foo’
在重命名 persist.py 模块之后，也会发生类似的错误：
清单 14. 试图装入一个被重命名的 persist.py 模块的经过 pickle 的实例
代码如下:
>>> import cpickle as pickle
>>> f = file(‘temp.pkl’, ‘r’)
>>> foo = pickle.load(f)
traceback (most recent call last):
file “”, line 1, in ?
importerror: no module named persist
我们会在下面 模式改进这一节提供一些技术来管理这类更改，而不会破坏现有的 pickle。
特殊的状态方法
前面提到对一些对象类型（譬如，文件对象）不能进行 pickle。处理这种不能 pickle 的对象的实例属性时可以使用特殊的方法（ _getstate_() 和 _setstate_() ）来修改类实例的状态。这里有一个 foo 类的示例，我们已经对它进行了修改以处理文件对象属性：
清单 15. 处理不能 pickle 的实例属性
代码如下:
class foo(object):
def __init__(self, value, filename):
self.value = value
self.logfile = file(filename, ‘w’)
def __getstate__(self):
“””return state values to be pickled.”””
f = self.logfile
return (self.value, f.name, f.tell())
def __setstate__(self, state):
“””restore state from the unpickled state values.”””
self.value, name, position = state
f = file(name, ‘w’)
f.seek(position)
self.logfile = f
模式改进
随 着时间的推移，您会发现自己必须要更改类的定义。如果已经对某个类实例进行了 pickle，而现在又需要更改这个类，则您可能要检索和更新那些实例，以便它们能在新的类定义下继续正常工作。而我们已经看到在对类或模块进行某些更改 时，会出现一些错误。幸运的是，pickle 和 unpickle 过程提供了一些 hook，我们可以用它们来支持这种模式改进的需要。
在 这一节，我们将探讨一些方法来预测常见问题以及如何解决这些问题。由于不能 pickle 类实例代码，因此可以添加、更改和除去方法，而不会影响现有的经过 pickle 的实例。出于同样的原因，可以不必担心类的属性。您必须确保包含类定义的代码模块在 unpickle 环境中可用。同时还必须为这些可能导致 unpickle 问题的更改做好规划，这些更改包括：更改类名、添加或除去实例的属性以及改变类定义模块的名称或位置。
类名的更改
要 更改类名，而不破坏先前经过 pickle 的实例，请遵循以下步骤。首先，确保原来的类的定义没有被更改，以便在 unpickle 现有实例时可以找到它。不要更改原来的名称，而是在与原来类定义所在的同一个模块中，创建该类定义的一个副本，同时给它一个新的类名。然后使用实际的新类 名来替代 newclassname ，将以下方法添加到原来类的定义中：
清单 16. 更改类名：添加到原来类定义的方法
代码如下:
def __setstate__(self, state):
self.__dict__.update(state)
self.__class__ = newclassname
当 unpickle 现有实例时，python 将查找原来类的定义，并调用实例的 _setstate_() 方法，同时将给新的类定义重新分配该实例的 _class_ 属性。一旦确定所有现有的实例都已经 unpickle、更新和重新 pickle 后，可以从源代码模块中除去旧的类定义。
属性的添加和删除
这些特殊的状态方法 _getstate_() 和 _setstate_() 再一次使我们能控制每个实例的状态，并使我们有机会处理实例属性中的更改。让我们看一个简单的类的定义，我们将向其添加和除去一些属性。这是是最初的定义：
清单 17. 最初的类定义
代码如下:
class person(object):
def __init__(self, firstname, lastname):
self.firstname = firstname
self.lastname = lastname
假定已经创建并 pickle 了 person 的实例，现在我们决定真的只想存储一个名称属性，而不是分别存储姓和名。这里有一种方式可以更改类的定义，它将先前经过 pickle 的实例迁移到新的定义：
代码如下:
class person(object):
def __init__(self, fullname):
self.fullname = fullname
def __setstate__(self, state):
if ‘fullname’ not in state:
first = ”
last = ”
if ‘firstname’ in state:
first = state[‘firstname’]
del state[‘firstname’]
if ‘lastname’ in state:
last = state[‘lastname’]
del state[‘lastname’]
self.fullname = ” “.join([first, last]).strip()
self.__dict__.update(state)
在这个示例，我们添加了一个新的属性 fullname ，并除去了两个现有的属性 firstname 和 lastname 。当对先前进行过 pickle 的实例执行 unpickle 时，其先前进行过 pickle 的状态会作为字典传递给 _setstate_() ，它将包括 firstname 和 lastname 属性的值。接下来，将这两个值组合起来，并将它们分配给新属性 fullname 。在这个过程中，我们删除了状态字典中旧的属性。更新和重新 pickle 先前进行过 pickle 的所有实例之后，现在可以从类定义中除去 _setstate_() 方法。
模块的修改
在概念上，模块的名称或位置的改变类似于类名称的改变，但处理方式却完全不同。那是因为模块的信息存储在 pickle 中，而不是通过标准的 pickle 接口就可以修改的属性。事实上，改变模块信息的唯一办法是对实际的 pickle 文件本身执行查找和替换操作。至于如何确切地去做，这取决于具体的操作系统和可使用的工具。很显然，在这种情况下，您会想备份您的文件，以免发生错误。但 这种改动应该非常简单，并且对二进制 pickle 格式进行更改与对文本 pickle 格式进行更改应该一样有效。
结束语
对象持久性依赖于底层编程语言的对象序列化能力。对于 python 对象即意味着 pickle。python 的 pickle 为 python 对象有效的持久性管理提供了健壮的和可靠的基础。在下面的 参考资料中，您将会找到有关建立在 python pickle 能力之上的系统的信息。