持久性是指保持对象，甚至在多次执行同一程序之间也保持对象。本文将介绍 Python 对象的各种持久性机制，包括将对象数据存储在某种格式的文本文件中、关系数据库、Python 的 pickle 以及其他机制。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。
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。
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。
如果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。然而，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解决方案。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，则要求助于类似于 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。要有效地使用 ZODB,必须充分了解 pickle。令人足够感兴趣的是，甚至 ZODB 也依靠 Python 的本机序列化能力。
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。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。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来提供灾难恢复。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。而且实现起来要比像 ZODB 这样的大型数据库简单得多，ZODB 允许对象的数目比同时在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：
```python
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：
注：pickle 格式非常简单，这里就不详细解释了。实际上，在 pickle 模块中记录了所有使用的约定。我们还需要指出的是，在我们的示例中使用的都是简单对象，因此使用二进制 pickle 格式在节省空间方面的效果并不明显。然而，在实际使用复杂对象的系统中，你会发现，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，我们来看一些示例，这些示例用到了 dump() 和 load() 函数，它们可以处理文件和类似文件的对象。这些函数的操作与我们刚才看到的 dumps() 和 loads() 非常相似，唯一的区别在于它们还具有另一种能力——dump() 函数可以将多个对象一个接一个地转储到同一个文件中。随后调用 load() 以相同的顺序检索这些对象。清单 2 展示了这种能力的实际应用：
清单 2. dump() 和 load() 示例：
Pickle 的强大之处
至此，我们已经讲解了关于 pickle 的基本知识。在本节中，我们将讨论一些高级问题，当您开始处理 pickle 中的复杂对象时，可能会遇到这些问题，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况。
可移植性
从空间和时间的角度来看，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 文件，然后将其发送到在 Windows 或 Mac OS 下运行的 Python 程序。此外，当升级到更新版本的 Python 时，也不需要担心可能废弃的已有 pickle。Python 开发人员已经保证 pickle 格式将向后兼容各个 Python 版本。实际上，在 pickle 模块中提供了有关当前和支持的格式的详细信息.
清单 3. 可检索的格式：
多个引用指向同一个对象
在 Python 中，变量是对对象的引用。同时，也可以用多个变量引用同一个对象。Python 在维护这种行为方面没有任何困难，如清单 4 所示：
清单 4. 对象引用的维护：
循环引用和递归引用
可以将前面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方的引用)和递归引用(一个对象包含对其自身的引用)。以下两个清单重点展示了这种能力。首先看一下递归引用：
清单 5. 递归引用：
现在，让我们看一个循环引用的示例：
清单 6. 循环引用：
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:
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：
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：
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：
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：
现在可以 pickle Foo 实例，并看一下它的表示：
清单 12. pickle Foo 实例：
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：
您好，如果您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。
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，同时给它一个新的名称。
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：
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：
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：
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，模块名称或位置的改变类似于类名称的更改。然而，两者的处理方式完全不同。这是因为模块信息存储在pickle文件中，而非标准的pickle接口可以修改的属性。实际上，要修改模块信息，唯一的方法是对pickle文件本身进行查找和替换操作。具体的操作方法取决于所使用的操作系统和可用工具。
在这种情况下，为了避免出现错误，首先需要对文件进行备份。值得注意的是，这种修改应该是相对简单的，并且对二进制pickle格式和文本pickle格式的更改应该具有相同的效果。总之，尽管模块名称或位置的更改可能会带来一定程度的复杂性，但只要采取适当的措施并遵循正确的步骤，就可以实现这一目标。
