Python 持久性管理

核心提示： 注意，如果分别 pickle 每个对象，Python 持久性管理(8)，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，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，如清单 7 所示：清单 7. 分别 pickle vs. 在一个元

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。