pickle.dump()

封装是一个将Python数据对象转化为字节流的过程，拆封是封装的逆操作，将字节文件或字节对象中的字节流转化为Python数据对象，不要从不收信任的数据源中拆封数据。可以封装和拆封几乎任何Python数据对象，主要包括：

None ， True，False
    整数，浮点数，复数
    字符串，字节，ByteArray对象
    元组，列表，集合，包含可封装对象的字典
    在一个模块的顶层定义的函数
    在一个模块的顶层定义的内置函数
    那是在一个模块的顶层定义的类
    __dict__或调用__getstate__（）的结果是可封装的类的实例

pickle模块中常用的方法有：

1. pickle.dump(obj, file, protocol=None,)

必填参数obj表示将要封装的对象

必填参数file表示obj要写入的文件对象，file必须以二进制可写模式打开，即“wb”

可选参数protocol表示告知pickler使用的协议，支持的协议有0,1,2,3，默认的协议是添加在Python 3中的协议3，     其他的协议详情见参考文档

2. pickle.load(file,*,fix_imports=True, encoding="ASCII", errors="strict")

必填参数file必须以二进制可读模式打开，即“rb”，其他都为可选参数

3. pickle.dumps(obj)：以字节对象形式返回封装的对象，不需要写入文件中

4. pickle.loads(bytes_object): 从字节对象中读取被封装的对象，并返回

pickle模块可能出现三种异常：

1. PickleError：封装和拆封时出现的异常类，继承自Exception

2. PicklingError: 遇到不可封装的对象时出现的异常，继承自PickleError

3. UnPicklingError: 拆封对象过程中出现的异常，继承自PickleError

pickle应用实例：

代码如下:

import pickle 

with open("my_profile.txt", "wb") as myprofile:
    pickle.dump({"name":"AlwaysJane", "age":"20+", "sex":"female"}, myprofile)

with open("my_profile.txt", "rb") as get_myprofile:
    print (pickle.load(get_myprofile))

代码如下:

import pickle

class Profile:
    name = "AlwaysJane"

pickledclass = pickle.dumps(Profile)
print (pickledclass)
print (pickle.loads(pickledclass))