Python的pickle序列化操作實際上是把要儲存的內容序列化儲存處理的，要讀取的時候則同樣逆向完成便可實現。這兩個過程是透過dumps() 和 loads() 兩個函式來實現的。比如，類似[1,2,3,"abc","python"] 的列表，在使用pickle後，變成

類似(lp1\nI1\naI2\naI3\naS"abc"\np2\naS"python"\np3\na這樣的扁平化字串儲存起來。

cpickle

在python中，一般使用pickle類來進行python物件的序列化，同時cPickle(C語言編譯版本)提供了一個更快速簡單的實現，如官方文件所說的:"cPickle – A faster pickle"，其速度大概是pickle的1000倍，因此在大多數應用程式中通常優先使用cPickle (cPickle 除了不能被繼承之外，它與pickle使用基本上區別不大)。

cPickle可以對任意一種型別的python物件進行序列化操作，比如list，dict，甚至是一個類的物件等。

在cPickle中，我們使用下面方式把資料持久化至檔案中：

dump函式——序列化

需要指定兩個引數，第一個是需要序列化的python物件名稱，第二個是本地的檔案，需要使用open函式以"寫"模式開啟檔案。

load函式——反序列化

載入本地檔案，載入為python物件，加載出來的物件無須進行格式轉換。如果透過一般寫入的方式實現資料的持久化，那麼在讀出資料時，需要額外進行資料型別的轉換。

輸出

請注意，cPickle是python2 的庫，在python3.x版本，改名為pickle。

缺點

pickle模組使用的資料格式是python專用的，並且不同版本不向後相容，同時也不能被其他語言說識別。使用pickle存在安全風險，切勿反序列化不受信任或未經身份驗證的pickle位元組串，比如透過程式碼獲得檔案列表，進一步也可以獲取檔案操作等許可權:

輸出

因此 pickle 方案不適合用於網路通訊，可以改用另一種序列化方式，如JSON。