LINUX应用技巧，序列化存储Python对象

rockylinux

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。
　　
　　对象持久性
　　如果希望透明地存储 Python 对象，而不丢失其身份和类型等信息，则需要某种形式的对象序列化：它是一个将任意复杂的对象转成对象的文本或二进制表示的过程。同样，必须能够将对象经过序列化后的形式恢复到原有的对象。在 Python 中，这种序列化过程称为 pickle，可以将对象  pickle 成字符串、磁盘上的文件或者任何类似于文件的对象，也可以将这些字符串、文件或任何类似于文件的对象 unpickle 成原来的对象。我们将在本文后面详细讨论 pickle。
　　
　　假定您喜欢将任何事物都保存成对象，而且希望避免将对象转换成某种基于非对象存储的开销；那么 pickle 文件可以提供这些好处，但有时可能需要比这种简单的 pickle 文件更健壮以及更具有可伸缩性的事物。例如，只用  pickle 不能解决命名和查找 pickle 文件这样的问题，另外，它也不能支持并发地访问持久性对象。如果需要这些方面的功能，则要求助类似于  ZODB（针对 Python 的 Z 对象数据库）这类数据库。ZODB 是一个健壮的、多用户的和面向对象的数据库系统，它能够存储和管理任意复杂的 Python 对象，并支持事务操作和并发控制。（请参阅参考资料，以下载 ZODB。）令人足够感兴趣的是，甚至 ZODB 也依靠  Python 的本机序列化能力，而且要有效地使用 ZODB，必须充分了解 pickle。
　　
　　另一种令人感兴趣的解决持久性问题的方法是 Prevayler，它最初是用 Java 实现的（有关 Prevaylor 方面的 developerWorks 文章，请参阅参考资料）。最近，一群 Python 程序员将 Prevayler 移植到了 Python 上，另起名为 PyPerSyst，由  SourceForge 托管（有关至 PyPerSyst 项目的链接，请参阅参考资料）。Prevayler/PyPerSyst 概念也是建立在  Java 和 Python 语言的本机序列化能力之上。PyPerSyst 将整个对象系统保存在内存中，并通过不时地将系统快照 pickle 到磁盘以及维护一个命令日志（通过此日志可以重新应用最新的快照）来提供灾难恢复。所以，尽管使用 PyPerSyst 的应用程序受到可用内存的限制，但好处是本机对象系统可以完全装入到内存中，因而速度极快，而且实现起来要比如 ZODB 这样的数据库简单，ZODB 允许对象的数目比同时在能内存中所保持的对象要多。
　　
　　既然我们已经简要讨论了存储持久对象的各种方法，那么现在该详细探讨 pickle 过程了。虽然我们主要感兴趣的是探索以各种方式来保存 Python 对象，而不必将其转换成某种其它格式，但我们仍然还有一些需要关注的地方，譬如：如何有效地 pickle  和 unpickle 简单对象以及复杂对象，包括定制类的实例；如何维护对象的引用，包括循环引用和递归引用；以及如何处理类定义发生的变化，从而使用以前经过 pickle 的实例时不会发生问题。我们将在随后关于 Python 的 pickle 能力探讨中涉及所有这些问题。
　　
　　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：
　　
　　>>> 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
　　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
　　>>> 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
　　>>> 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
　　>>> 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
　　>>> 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
　　>>> 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
　　1
　　>>> b[2] is a
　　1
　　>>> 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
　　1
　　>>> d[2] is c
　　1
　　
　　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
　　>>> 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
　　0
　　>>> d[2] is c
　　0
　　
　　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
　　>>> j = [1, 2, 3]
　　>>> k = j
　　>>> k is j
　　1
　　>>> x = pickle.dumps(k)
　　>>> y = pickle.loads(x)
　　>>> y
　　[1, 2, 3]
　　>>> y == k
　　1
　　>>> y is k
　　0
　　>>> y is j
　　0
　　>>> k is j
　　1
　　
　　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
　　>>> 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
　　1
　　>>> d[2] is c
　　1
　　
　　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
　　>>> 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
　　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
　　>>> 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
　　>>> 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
　　>>> 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
　　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
　　
　　pickle Foo 的实例时，Python 将只 pickle 当它调用该实例的 _getstate_() 方法时返回给它的值。类似的，在  unpickle 时，Python 将提供经过 unpickle 的值作为参数传递给实例的 _setstate_() 方法。在  _setstate_() 方法内，可以根据经过 pickle 的名称和位置信息来重建文件对象，并将该文件对象分配给这个实例的 logfile  属性。
　　
　　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
　　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
　　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：
　　
　　清单 18. 新的类定义
　　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。

本文来自ChinaUnix博客，如果查看原文请点：http://blog.chinaunix.net/u/3176/showart_159732.html