# `pickle` — Python object serialization

소스 코드: Lib/pickle.py

`pickle` 모듈은 파이썬 객체 구조의 직렬화와 역 직렬화를 위한 바이너리 프로토콜을 구현합니다. “피클링(pickling)”은 파이썬 객체 계층 구조가 바이트 스트림으로 변환되는 절차이며, “역 피클링(unpickling)”은 반대 연산으로, (바이너리 파일 이나 바이트열류 객체로 부터의) 바이트 스트림을 객체 계층 구조로 복원합니다. 피클링(그리고 역 피클링)은 “직렬화(serialization)”, “마샬링(marshalling)” [1] 또는 “평탄화(flattening)” 라고도 합니다; 그러나, 혼란을 피하고자, 여기에서 사용된 용어는 “피클링” 과 “역 피클링” 입니다.

경고

`pickle` 모듈은 안전하지 않습니다. 신뢰할 수 있는 데이터만 언 피클 하십시오.

언 피클 시 임의의 코드를 실행하는 악의적인 피클 데이터를 구성할 수 있습니다. 신뢰할 수 없는 출처에서 왔거나 변조되었을 수 있는 데이터를 절대로 언 피클 하지 마십시오.

변조되지 않았음을 보장하려면 `hmac`으로 데이터에 서명하는 것을 고려하십시오.

신뢰할 수 없는 데이터를 처리한다면, `json`과 같은 안전한 직렬화 형식이 더 적합 할 수 있습니다. json 과의 비교를 참조하십시오.

## 다른 파이썬 모듈과의 관계

### `marshal` 과의 비교

파이썬이 `marshal` 이라 불리는 좀 더 원시적인 직렬화 모듈을 가지고 있지만, 일반적으로 `pickle` 은 항상 파이썬 객체를 직렬화하기 위해 선호되는 방법이어야 합니다. `marshal` 은 주로 파이썬의 `.pyc` 파일을 지원하기 위해 존재합니다.

`pickle` 모듈은 `marshal`과 몇 가지 중요한 점에서 다릅니다:

- `pickle` 모듈은 이미 직렬화된 객체를 추적하므로 나중에 같은 객체에 대한 참조가 다시 직렬화되지 않습니다. `marshal` 은 이렇게 하지 않습니다.

  이는 재귀 객체와 객체 공유에 모두 관련이 있습니다. 재귀 객체는 자신에 대한 참조를 포함하는 객체입니다. 이것은 마샬에 의해 처리되지 않으며, 실제로 재귀 객체를 마샬 하려고 하면 파이썬 인터프리터가 충돌합니다. 객체 공유는 직렬화되는 객체 계층의 다른 위치에서 같은 객체에 대한 다중 참조가 있을 때 발생합니다. `pickle` 은 그러한 객체를 한 번만 저장하고, 다른 모든 참조가 마스터 복사본을 가리키도록 만듭니다. 공유 객체는 공유된 상태로 유지되는데, 가변 객체의 경우 매우 중요할 수 있습니다.

- `marshal`은 사용자 정의 클래스와 인스턴스를 직렬화하는 데 사용할 수 없습니다. `pickle` 은 클래스 인스턴스를 투명하게 저장하고 복원할 수 있지만, 클래스 정의는 객체를 저장할 때와 같은 모듈에 존재하고 임포트 할 수 있어야 합니다.

- `marshal` 직렬화 형식은 파이썬 버전 간에 이식성이 보장되지 않습니다. 가장 중요한 일은 `.pyc` 파일을 지원하는 것이므로, 파이썬 구현자는 필요할 때 직렬화 형식을 과거 호환되지 않는 방식으로 변경할 권리를 갖습니다. `pickle` 직렬화 형식은, 호환성 있는 피클 프로토콜이 선택되고 여러분의 데이터가 파이썬 2와 파이썬 3의 호환되지 않는 언어 경계를 가로지를 때 피클링과 역 피클링 코드가 두 파이썬 형의 차이점을 다루는 한, 파이썬 배포 간의 과거 호환성을 보장합니다.

### `json` 과의 비교

There are fundamental differences between the pickle protocols and JSON (JavaScript Object Notation):

- JSON은 텍스트 직렬화 형식(유니코드 텍스트를 출력하지만, 대개는 `utf-8` 으로 인코딩됩니다)인 반면, pickle은 바이너리 직렬화 형식입니다.

- JSON은 사람이 읽을 수 있지만, 피클은 그렇지 않습니다.

- JSON은 상호 운용이 가능하며 파이썬 생태계 외부에서 널리 사용되는 반면, 피클은 파이썬으로만 한정됩니다.

- JSON은, 기본적으로, 파이썬 내장형 일부만 표시할 수 있으며 사용자 정의 클래스는 표시할 수 없습니다; 피클은 매우 많은 수의 파이썬 형을 나타낼 수 있습니다 (그중 많은 것들은 파이썬의 인트로스펙션 기능을 영리하게 사용하여 자동으로; 복잡한 경우는 특정 객체 API 를 구현해서 해결할 수 있습니다);

- pickle과 달리, 신뢰할 수 없는 JSON의 역 직렬화는 그 자체로 임의 코드 실행 취약점을 만들지는 않습니다.

더 보기

`json` 모듈: JSON 직렬화와 역 직렬화를 가능하게 하는 표준 라이브러리 모듈.

## 데이터 스트림 형식

`pickle` 이 사용하는 데이터 형식은 파이썬에 고유합니다. 이것은 JSON 또는 XDR (포인터 공유를 나타낼 수 없음)과 같은 외부 표준에 의해 부과된 제약이 없다는 장점이 있습니다. 그러나 비 파이썬 프로그램은 피클 된 파이썬 객체를 재구성할 수 없다는 것을 의미합니다.

기본적으로, `pickle` 데이터 포맷은 상대적으로 간결한 바이너리 표현을 사용합니다. 최적의 크기 특성이 필요하다면, 피클 된 데이터를 효율적으로 압축 할 수 있습니다.

모듈 `pickletools` 에는 `pickle` 에 의해 생성된 데이터 스트림을 분석하는 도구가 있습니다. `pickletools` 소스 코드에는 피클 프로토콜에서 사용되는 옵코드(opcode)에 대한 광범위한 주석이 있습니다.

현재 피클링에 쓸 수 있는 6가지 프로토콜이 있습니다. 사용된 프로토콜이 높을수록, 생성된 피클을 읽으려면 더 최신 파이썬 버전이 필요합니다.

- 프로토콜 버전 0은 최초의 “사람이 읽을 수 있는” 프로토콜이며 이전 버전의 파이썬과 과거 호환됩니다.

- 프로토콜 버전 1은 역시 이전 버전의 파이썬과 호환되는 오래된 바이너리 형식입니다.

- Protocol version 2 was introduced in Python 2.3. It provides much more efficient pickling of new-style classes. Refer to PEP 307 for information about improvements brought by protocol 2.

- 프로토콜 버전 3은 파이썬 3.0에서 추가되었습니다. 명시적으로 `bytes` 객체를 지원하며 파이썬 2.x에서 역 피클 될 수 없습니다. 이것은 파이썬 3.0–3.7에서 기본 프로토콜이었습니다.

- 프로토콜 버전 4가 파이썬 3.4에 추가되었습니다. 매우 큰 객체, 더 많은 종류의 객체에 대한 피클링, 일부 데이터 형식 최적화에 대한 지원을 추가합니다. 파이썬 3.8부터 이것이 기본 프로토콜입니다. 프로토콜 4에 의해 개선된 사항에 대한 정보는 PEP 3154를 참조하십시오.

- 프로토콜 버전 5는 파이썬 3.8에서 추가되었습니다. 아웃 오브 밴드 데이터에 대한 지원과 인 밴드 데이터에 대한 속도 향상을 추가합니다. 프로토콜 5의 개선 사항에 대한 정보는 PEP 574를 참조하십시오.

참고

직렬화는 지속성보다 더 원시적인 개념입니다; `pickle` 이 파일 객체를 읽거나 쓰기는 하지만, 지속적인 객체의 이름 지정도 (더 복잡한) 지속적인 객체에 대한 동시 액세스 문제도 처리하지 않습니다. `pickle` 모듈은 복잡한 객체를 바이트 스트림으로 변환할 수 있고 바이트 스트림을 같은 내부 구조를 가진 객체로 변환할 수 있습니다. 아마도 이러한 바이트 스트림으로 할 가장 분명한 작업은 파일에 쓰는 것이겠지만, 네트워크를 통해 보내거나 데이터베이스에 저장하는 것도 고려할 수 있습니다. `shelve` 모듈은 DBM 스타일의 데이터베이스 파일에 객체를 피클/역 피클 하는 간단한 인터페이스를 제공합니다.

## 모듈 인터페이스

객체 계층 구조를 직렬화하려면, 단순히 `dumps()` 함수를 호출하면 됩니다. 마찬가지로, 데이터 스트림을 역 직렬화하려면 `loads()` 함수를 호출합니다. 그러나, 직렬화와 역 직렬화에 대한 더 많은 제어를 원하면, 각각 `Pickler` 나 `Unpickler` 객체를 만들 수 있습니다.

`pickle` 모듈은 다음과 같은 상수를 제공합니다:

pickle.HIGHEST_PROTOCOL

  정수, 사용 가능한 가장 높은 프로토콜 버전. 이 값은 함수 `dump()`와 `dumps()` 그리고 `Pickler` 생성자에 protocol 값으로 전달될 수 있습니다.

pickle.DEFAULT_PROTOCOL

  정수, 피클링에 사용되는 기본 프로토콜 버전. `HIGHEST_PROTOCOL` 보다 작을 수 있습니다. 현재 기본 프로토콜은 4인데, 파이썬 3.4에서 처음 소개되었으며 이전 버전과 호환되지 않습니다.

  버전 3.0에서 변경: 기본 프로토콜은 3입니다.

  버전 3.8에서 변경: 기본 프로토콜은 4입니다.

`pickle` 모듈은 피클링 절차를 보다 편리하게 하려고 다음과 같은 함수를 제공합니다:

pickle.dump(obj, file, protocol=None, *, fix_imports=True, buffer_callback=None)

  객체 obj 의 피클 된 표현을 열린 파일 객체 file 에 씁니다. 이것은 `Pickler(file, protocol).dump(obj)` 와 동등합니다.

  인자 file, protocol, fix_imports 및 buffer_callback은 `Pickler` 생성자에서와 같은 의미입니다.

  버전 3.8에서 변경: buffer_callback 인자가 추가되었습니다.

pickle.dumps(obj, protocol=None, *, fix_imports=True, buffer_callback=None)

  객체 obj의 피클 된 표현을 파일에 쓰는 대신 `bytes` 객체로 반환합니다.

  인자 protocol, fix_imports 및 buffer_callback은 `Pickler` 생성자에서와 같은 의미입니다.

  버전 3.8에서 변경: buffer_callback 인자가 추가되었습니다.

pickle.load(file, *, fix_imports=True, encoding='ASCII', errors='strict', buffers=None)

  열린 파일 객체 file 에서 객체의 피클 된 표현을 읽고, 그 안에 지정된 객체 계층 구조를 재구성하여 반환합니다. 이것은 `Unpickler(file).load()` 와 동등합니다.

  피클의 프로토콜 버전이 자동으로 감지되므로 프로토콜 인자가 필요하지 않습니다. 객체의 피클 된 표현 뒤에 남는 바이트열은 무시됩니다.

  인자 file, fix_imports, encoding, errors, strict 및 buffers는 `Unpickler` 생성자에서와 같은 의미입니다.

  버전 3.8에서 변경: buffers 인자가 추가되었습니다.

pickle.loads(data, /, *, fix_imports=True, encoding='ASCII', errors='strict', buffers=None)

  객체의 피클 된 표현 data의 재구성된 객체 계층 구조를 반환합니다. data는 바이트열류 객체여야 합니다.

  피클의 프로토콜 버전이 자동으로 감지되므로 프로토콜 인자가 필요하지 않습니다. 객체의 피클 된 표현 뒤에 남는 바이트열은 무시됩니다.

  Arguments fix_imports, encoding, errors, strict and buffers have the same meaning as in the `Unpickler` constructor.

  버전 3.8에서 변경: buffers 인자가 추가되었습니다.

`pickle` 모듈은 세 가지 예외를 정의합니다:

exception pickle.PickleError

  Common base class for the other pickling exceptions. It inherits from `Exception`.

exception pickle.PicklingError

  Error raised when an unpicklable object is encountered by `Pickler`. It inherits from `PickleError`.

  어떤 종류의 객체가 피클 될 수 있는지 배우려면 어떤 것이 피클 되고 역 피클 될 수 있을까요?를 참조하십시오.

exception pickle.UnpicklingError

  Error raised when there is a problem unpickling an object, such as a data corruption or a security violation. It inherits from `PickleError`.

  역 피클링 중에 다른 예외도 발생할 수 있음에 유의하십시오. AttributeError, EOFError, ImportError, IndexError 등이 발생할 수 있지만, 이에 국한되지는 않습니다.

`pickle` 모듈은 세 개의 클래스를 노출합니다, `Pickler`, `Unpickler` 및 `PickleBuffer`:

class pickle.Pickler(file, protocol=None, *, fix_imports=True, buffer_callback=None)

  피클 데이터 스트림을 쓸 바이너리 파일을 받아들입니다.

  선택적 protocol 인자(정수)는 피클러가 주어진 프로토콜을 사용하도록 지시합니다; 지원되는 프로토콜은 0부터 `HIGHEST_PROTOCOL` 입니다. 지정하지 않으면 기본값은 `DEFAULT_PROTOCOL` 입니다. 음수가 지정되면, `HIGHEST_PROTOCOL` 이 선택됩니다.

  file 인자에는 단일 바이트열 인자를 받아들이는 write() 메서드가 있어야 합니다. 따라서 바이너리 쓰기를 위해 열린 디스크 상의 파일, `io.BytesIO` 인스턴스 또는 이 인터페이스를 충족시키는 다른 사용자 정의 객체일 수 있습니다.

  fix_imports 가 참이고 protocol 이 3보다 작으면, pickle은 새로운 파이썬 3 이름을 파이썬 2에서 사용된 이전 모듈 이름에 매핑하려고 시도하여, 파이썬 2에서 피클 데이터 스트림을 읽을 수 있도록 합니다.

  If buffer_callback is `None` (the default), buffer views are serialized into file as part of the pickle stream.

  If buffer_callback is not `None`, then it can be called any number of times with a buffer view. If the callback returns a false value (such as `None`), the given buffer is out-of-band; otherwise the buffer is serialized in-band, i.e. inside the pickle stream.

  It is an error if buffer_callback is not `None` and protocol is `None` or smaller than 5.

  버전 3.8에서 변경: buffer_callback 인자가 추가되었습니다.

  dump(obj)

    생성자에 주어진 열린 파일 객체에 obj 의 피클 된 표현을 씁니다.

  persistent_id(obj)

    기본적으로 아무것도 하지 않습니다. 이것은 서브 클래스가 재정의할 수 있게 하려고 존재합니다.

    `persistent_id()` 가 `None` 을 반환하면, obj 는 보통 때처럼 피클 됩니다. 다른 값은 `Pickler` 가 obj 의 지속성(persistent) ID로 반환 값을 출력하도록 합니다. 이 지속성 ID의 의미는 `Unpickler.persistent_load()` 에 의해 정의되어야 합니다. `persistent_id()` 에 의해 반환된 값 자체는 지속성 ID를 가질 수 없음에 유의하십시오.

    자세한 내용과 사용 예는 외부 객체의 지속성를 참조하십시오.

  dispatch_table

    A pickler object’s dispatch table is a registry of reduction functions of the kind which can be declared using `copyreg.pickle()`. It is a mapping whose keys are classes and whose values are reduction functions. A reduction function takes a single argument of the associated class and should conform to the same interface as a `__reduce__()` method.

    기본적으로, 피클러 객체는 `dispatch_table` 어트리뷰트를 가지지 않을 것이고, 대신 `copyreg` 모듈에 의해 관리되는 전역 디스패치 테이블을 사용할 것입니다. 그러나 특정 피클러 객체의 피클링을 사용자 정의하기 위해서 `dispatch_table` 어트리뷰트를 딕셔너리류 객체로 설정할 수 있습니다. 또는, `Pickler` 의 서브 클래스가 `dispatch_table` 어트리뷰트를 가지고 있다면, 이 클래스의 인스턴스를 위한 기본 디스패치 테이블로 사용됩니다.

    사용 예는 디스패치 테이블을 참조하십시오.

    Added in version 3.3.

  reducer_override(obj)

    Special reducer that can be defined in `Pickler` subclasses. This method has priority over any reducer in the `dispatch_table`. It should conform to the same interface as a `__reduce__()` method, and can optionally return `NotImplemented` to fallback on `dispatch_table`-registered reducers to pickle `obj`.

    자세한 예는 형, 함수 및 기타 객체에 대한 사용자 정의 환원을 참조하십시오.

    Added in version 3.8.

  fast

    폐지되었습니다. 참값으로 설정된 경우 빠른 모드를 활성화합니다. 빠른 모드는 메모 사용을 비활성화하므로, 불필요한 PUT 옵코드를 생성하지 않아 피클링 절차의 속도를 높입니다. 자신을 참조하는 객체에 사용되면 안 됩니다. 그렇지 않으면 `Pickler` 가 무한 재귀에 빠집니다.

    더 간결한 피클이 필요하면 `pickletools.optimize()` 를 사용하십시오.

class pickle.Unpickler(file, *, fix_imports=True, encoding='ASCII', errors='strict', buffers=None)

  피클 데이터 스트림을 읽는 데 사용될 바이너리 파일을 받아들입니다.

  피클의 프로토콜 버전이 자동으로 감지되므로 프로토콜 인자가 필요하지 않습니다.

  인자 file 에는 세 가지 메서드가 있어야 합니다, `io.BufferedIOBase` 인터페이스 처럼, 정수 인자를 받아들이는 read() 메서드, 버퍼 인자를 받아들이는 readinto() 메서드 그리고 인자가 없는 readline() 메서드. 따라서 file 은 바이너리 읽기를 위해 열린 디스크 상의 파일, `io.BytesIO` 객체 또는 이 인터페이스를 만족하는 다른 사용자 정의 객체일 수 있습니다.

  선택적 인자 fix_imports, encoding 및 errors는 파이썬 2에서 생성된 피클 스트림에 대한 호환성 지원을 제어하는 데 사용됩니다. fix_imports 가 참이면, pickle은 이전 파이썬 2 이름을 파이썬 3에서 사용된 새로운 이름으로 매핑하려고 합니다. encoding 과 errors 는 파이썬 2에 의해 피클 된 8비트 문자열 인스턴스를 디코딩하는 방법을 pickle에게 알려줍니다. 기본값은 각각 ‘ASCII’와 ‘strict’ 입니다. encoding 은 ‘bytes’ 가 될 수 있는데, 8비트 문자열 인스턴스를 바이트열 객체로 읽습니다. NumPy 배열과 파이썬 2에서 피클 된 `datetime`, `date` 및 `time` 인스턴스를 역 피클링하려면 `encoding='latin1'`을 사용해야 합니다.

  If buffers is `None` (the default), then all data necessary for deserialization must be contained in the pickle stream. This means that the buffer_callback argument was `None` when a `Pickler` was instantiated (or when `dump()` or `dumps()` was called).

  If buffers is not `None`, it should be an iterable of buffer-enabled objects that is consumed each time the pickle stream references an out-of-band buffer view. Such buffers have been given in order to the buffer_callback of a Pickler object.

  버전 3.8에서 변경: buffers 인자가 추가되었습니다.

  load()

    생성자에 주어진 열린 파일 객체에서 객체의 피클 된 표현을 읽고, 그 안에 지정된 객체 계층 구조를 재구성하여 반환합니다. 객체의 피클 된 표현 뒤에 남는 바이트열은 무시됩니다.

  persistent_load(pid)

    기본적으로 `UnpicklingError`를 발생시킵니다.

    정의되면, `persistent_load()` 는 지속성 ID pid 로 지정된 객체를 반환해야 합니다. 유효하지 않은 지속성 ID가 발견되면 `UnpicklingError`를 일으켜야 합니다.

    자세한 내용과 사용 예는 외부 객체의 지속성를 참조하십시오.

  find_class(module, name)

    필요하면 module 을 임포트하고 거기에서 name 이라는 객체를 반환합니다. 여기서 module 및 name 인자는 `str` 객체입니다. 그 이름이 제시하는 것과는 달리, `find_class()` 는 함수를 찾는 데에도 사용됨에 유의하십시오.

    로드되는 객체의 형과 로드 방법을 제어하기 위해 서브 클래스는 이것을 재정의할 수 있고, 잠재적으로 보안 위험을 감소시킵니다. 자세한 내용은 전역 제한하기를 참조하십시오.

    `module`, `name`을 인자로 감사 이벤트(auditing event) `pickle.find_class`를 발생시킵니다.

class pickle.PickleBuffer(buffer)

  피클 가능한 데이터를 나타내는 버퍼의 래퍼. buffer는 바이트열류 객체나 N-차원 배열과 같은 버퍼 제공 객체여야 합니다.

  `PickleBuffer` 자체가 버퍼 제공자이므로, `memoryview`와 같은 버퍼 제공 객체를 기대하는 다른 API로 전달할 수 있습니다.

  `PickleBuffer` 객체는 피클 프로토콜 5 이상만 사용하여 직렬화할 수 있습니다. 그들은 아웃 오브 밴드 직렬화 대상입니다.

  Added in version 3.8.

  raw()

    이 버퍼의 하부 메모리 영역의 `memoryview`를 반환합니다. 반환된 객체는 `B` (부호 없는 바이트) 형식의 1-차원 C 연속 메모리 뷰입니다. 버퍼가 C나 포트란 연속적이지 않으면 `BufferError`가 발생합니다.

  release()

    PickleBuffer 객체에 의해 노출된 하부 버퍼를 해제합니다.

## 어떤 것이 피클 되고 역 피클 될 수 있을까요?

다음 형을 피클 할 수 있습니다:

- built-in constants (`None`, `True`, `False`, `Ellipsis`, and `NotImplemented`);

- integers, floating-point numbers, complex numbers;

- strings, bytes, bytearrays;

- tuples, lists, sets, and dictionaries containing only picklable objects;

- functions (built-in and user-defined) accessible from the top level of a module (using `def`, not `lambda`);

- classes accessible from the top level of a module;

- instances of such classes whose the result of calling `__getstate__()` is picklable (see section 클래스 인스턴스 피클링 for details).

피클 가능하지 않은 객체를 피클 하려고 하면 `PicklingError` 예외가 발생합니다; 이런 일이 일어났을 때, 특정할 수 없는 길이의 바이트열이 하부 파일에 이미 기록되었을 수 있습니다. 매우 재귀적인 데이터 구조를 피클 하려고 하면 최대 재귀 깊이를 초과할 수 있고, 이때 `RecursionError` 가 발생합니다. `sys.setrecursionlimit()` 을 사용하여 이 제한을 조심스럽게 올릴 수 있습니다.

Note that functions (built-in and user-defined) are pickled by fully qualified name, not by value. [2] This means that only the function name is pickled, along with the name of the containing module and classes. Neither the function’s code, nor any of its function attributes are pickled. Thus the defining module must be importable in the unpickling environment, and the module must contain the named object, otherwise an exception will be raised. [3]

Similarly, classes are pickled by fully qualified name, so the same restrictions in the unpickling environment apply. Note that none of the class’s code or data is pickled, so in the following example the class attribute `attr` is not restored in the unpickling environment:

    class Foo:
        attr = 'A class attribute'

    picklestring = pickle.dumps(Foo)

These restrictions are why picklable functions and classes must be defined at the top level of a module.

Similarly, when class instances are pickled, their class’s code and data are not pickled along with them. Only the instance data are pickled. This is done on purpose, so you can fix bugs in a class or add methods to the class and still load objects that were created with an earlier version of the class. If you plan to have long-lived objects that will see many versions of a class, it may be worthwhile to put a version number in the objects so that suitable conversions can be made by the class’s `__setstate__()` method.

## 클래스 인스턴스 피클링

이 절에서는 클래스 인스턴스를 피클 및 역 피클 하는 방법을 정의, 사용자 정의 및 제어할 수 있는 일반적인 메커니즘을 설명합니다.

In most cases, no additional code is needed to make instances picklable. By default, pickle will retrieve the class and the attributes of an instance via introspection. When a class instance is unpickled, its `__init__()` method is usually not invoked. The default behaviour first creates an uninitialized instance and then restores the saved attributes. The following code shows an implementation of this behaviour:

    def save(obj):
        return (obj.__class__, obj.__dict__)

    def restore(cls, attributes):
        obj = cls.__new__(cls)
        obj.__dict__.update(attributes)
        return obj

클래스는 다음과 같은 하나 이상의 특수 메서드를 제공하여 기본 동작을 변경할 수 있습니다:

object.__getnewargs_ex__()

  프로토콜 2 이상에서, `__getnewargs_ex__()` 메서드를 구현하는 클래스는 역 피클링 때 `__new__()` 메서드에 전달되는 값을 지시할 수 있습니다. 이 메서드는 `(args, kwargs)` 쌍을 반환해야 합니다. args 는 위치 인자의 튜플이고 kwargs 는 이름있는 인자의 딕셔너리인데, 객체를 구성하는 데 사용됩니다. 그것들은 역 피클링 때 `__new__()` 메서드로 전달될 것입니다.

  클래스의 `__new__()` 메서드에 키워드 전용 인자가 필요하면 이 메서드를 구현해야 합니다. 그렇지 않으면 호환성을 위해 `__getnewargs__()` 를 구현하는 것이 좋습니다.

  버전 3.6에서 변경: `__getnewargs_ex__()` 는 이제 프로토콜 2와 3에서 사용됩니다.

object.__getnewargs__()

  이 메서드는 `__getnewargs_ex__()` 와 비슷한 목적을 수행하지만, 위치 인자만 지원합니다. 역 피클링 때 `__new__()` 메서드에 전달될 인자의 튜플 `args` 를 반환해야 합니다.

  `__getnewargs_ex__()` 가 정의되면 `__getnewargs__()` 는 호출되지 않습니다.

  버전 3.6에서 변경: 파이썬 3.6 이전에는, 프로토콜 2와 3에서 `__getnewargs_ex__()` 대신 `__getnewargs__()` 가 호출되었습니다.

object.__getstate__()

  Classes can further influence how their instances are pickled by overriding the method `__getstate__()`. It is called and the returned object is pickled as the contents for the instance, instead of a default state. There are several cases:

  - For a class that has no instance `__dict__` and no `__slots__`, the default state is `None`.

  - For a class that has an instance `__dict__` and no `__slots__`, the default state is `self.__dict__`.

  - For a class that has an instance `__dict__` and `__slots__`, the default state is a tuple consisting of two dictionaries: `self.__dict__`, and a dictionary mapping slot names to slot values. Only slots that have a value are included in the latter.

  - For a class that has `__slots__` and no instance `__dict__`, the default state is a tuple whose first item is `None` and whose second item is a dictionary mapping slot names to slot values described in the previous bullet.

  버전 3.11에서 변경: Added the default implementation of the `__getstate__()` method in the `object` class.

object.__setstate__(state)

  역 피클링 때, 클래스가 `__setstate__()` 를 정의하면, 그것은 역 피클 된 상태(state)로 호출됩니다. 이 경우 상태 객체가 딕셔너리일 필요는 없습니다. 그렇지 않으면, 피클 된 상태는 딕셔너리 여야하고 그 항목이 새 인스턴스의 딕셔너리에 삽입됩니다.

  참고

  If `__reduce__()` returns a state with value `None` at pickling, the `__setstate__()` method will not be called upon unpickling.

Refer to the section 상태 저장 객체 처리 for more information about how to use the methods `__getstate__()` and `__setstate__()`.

참고

At unpickling time, some methods like `__getattr__()`, `__getattribute__()`, or `__setattr__()` may be called upon the instance. In case those methods rely on some internal invariant being true, the type should implement `__new__()` to establish such an invariant, as `__init__()` is not called when unpickling an instance.

As we shall see, pickle does not use directly the methods described above. In fact, these methods are part of the copy protocol which implements the `__reduce__()` special method. The copy protocol provides a unified interface for retrieving the data necessary for pickling and copying objects. [4]

Although powerful, implementing `__reduce__()` directly in your classes is error prone. For this reason, class designers should use the high-level interface (i.e., `__getnewargs_ex__()`, `__getstate__()` and `__setstate__()`) whenever possible. We will show, however, cases where using `__reduce__()` is the only option or leads to more efficient pickling or both.

object.__reduce__()

  인터페이스는 현재 다음과 같이 정의됩니다. `__reduce__()` 메서드는 아무런 인자도 받아들이지 않으며 문자열이나 바람직하게는 튜플을 반환합니다 (반환된 객체는 흔히 “환원 값(reduce value)”이라고 불립니다).

  문자열이 반환되면, 문자열은 전역 변수의 이름으로 해석되어야 합니다. 모듈에 상대적인 객체의 지역 이름이어야 합니다; pickle 모듈은 객체의 모듈을 결정하기 위해 모듈 이름 공간을 검색합니다. 이 동작은 일반적으로 싱글톤에 유용합니다.

  튜플이 반환될 때는, 길이가 2나 6이 되어야 합니다. 선택적인 항목은 생략되거나 `None` 이 값으로 제공될 수 있습니다. 각 항목의 의미는 순서대로 다음과 같습니다:

  - 객체의 초기 버전을 만들기 위해 호출할 콜러블 객체.

  - 콜러블 객체에 대한 인자의 튜플. 콜러블 객체가 인자를 받아들이지 않으면 빈 튜플을 제공해야 합니다.

  - 선택적으로, 객체의 상태. 앞에서 설명한 대로 객체의 `__setstate__()` 메서드에 전달됩니다. 객체에 그런 메서드가 없다면, 그 값은 딕셔너리 여야 하며 객체의 `__dict__` 어트리뷰트에 추가됩니다.

  - Optionally, an iterator (and not a sequence) yielding successive items. These items will be appended to the object either using `obj.append(item)` or, in batch, using `obj.extend(list_of_items)`. This is primarily used for list subclasses, but may be used by other classes as long as they have append and extend methods with the appropriate signature. (Whether `append()` or `extend()` is used depends on which pickle protocol version is used as well as the number of items to append, so both must be supported.)

  - 선택적으로, 연속적인 키-값 쌍을 생성하는 이터레이터(시퀀스가 아닙니다). 이 항목들은 `obj[key] = value` 를 사용하여 객체에 저장됩니다. 이것은 주로 딕셔너리 서브 클래스에 사용되지만, `__setitem__()` 을 구현하는 한 다른 클래스에서 사용될 수 있습니다.

  - 선택적으로, `(obj, state)` 서명을 가진 콜러블. 이 콜러블은 `obj`의 정적 `__setstate__()` 메서드 대신에 특정 객체의 상태 갱신 동작을 프로그래밍 방식으로 제어할 수 있도록 합니다. `None`이 아니면, 이 콜러블은 `obj`의 `__setstate__()`보다 우선 합니다.

    Added in version 3.8: 선택적인 여섯 번째 튜플 항목 `(obj, state)`가 추가되었습니다.

object.__reduce_ex__(protocol)

  또는, `__reduce_ex__()` 메서드를 정의할 수 있습니다. 유일한 차이점은 이 메서드가 프로토콜 버전인 단일 정수 인자를 받아들여야 한다는 것입니다. 정의되면, pickle은 `__reduce__()` 메서드보다 선호합니다. 또한, `__reduce__()` 는 자동으로 확장 버전의 동의어가 됩니다. 이 메서드의 주된 용도는 구형 파이썬 배포를 위해 과거 호환성 있는 환원 값을 제공하는 것입니다.

### 외부 객체의 지속성

객체 지속성의 효용을 위해, `pickle` 모듈은 피클 된 데이터 스트림 밖의 객체에 대한 참조 개념을 지원합니다. 이러한 객체는 지속성 ID에 의해 참조되며, 영숫자 문자열(프로토콜 0의 경우) [5] 또는 임의의 객체(모든 최신 프로토콜의 경우)여야 합니다.

그러한 지속성 ID의 해석은 `pickle` 모듈에 의해 정의되지 않습니다; 이 해석을 피클러와 역 피클러의 사용자 정의 메서드에 위임합니다, 각각 `persistent_id()`와 `persistent_load()`.

지속성 ID를 가진 객체를 피클 하기 위해서, 피클러는 객체를 인자로 받아서 그 객체에 대해 `None` 또는 지속성 ID를 반환하는 사용자 정의 `persistent_id()` 메서드가 있어야 합니다. `None` 이 반환되면, 피클러는 단순히 객체를 피클 합니다. 지속성 ID 문자열이 반환되면, 피클러는 마커와 함께 해당 객체를 피클 하여 역 피클러가 이를 지속성 ID로 인식하게 합니다.

외부 객체를 역 피클 하려면, 역 피클러는 지속성 ID 객체를 받아들여 참조된 객체를 반환하는 사용자 정의 `persistent_load()` 메서드를 가져야 합니다.

다음은 지속성 ID를 외부 객체를 참조로 피클 하는데 사용하는 방법을 보여주는 포괄적인 예입니다.

    # Simple example presenting how persistent ID can be used to pickle
    # external objects by reference.

    import pickle
    import sqlite3
    from collections import namedtuple

    # Simple class representing a record in our database.
    MemoRecord = namedtuple("MemoRecord", "key, task")

    class DBPickler(pickle.Pickler):

        def persistent_id(self, obj):
            # Instead of pickling MemoRecord as a regular class instance, we emit a
            # persistent ID.
            if isinstance(obj, MemoRecord):
                # Here, our persistent ID is simply a tuple, containing a tag and a
                # key, which refers to a specific record in the database.
                return ("MemoRecord", obj.key)
            else:
                # If obj does not have a persistent ID, return None. This means obj
                # needs to be pickled as usual.
                return None

    class DBUnpickler(pickle.Unpickler):

        def __init__(self, file, connection):
            super().__init__(file)
            self.connection = connection

        def persistent_load(self, pid):
            # This method is invoked whenever a persistent ID is encountered.
            # Here, pid is the tuple returned by DBPickler.
            cursor = self.connection.cursor()
            type_tag, key_id = pid
            if type_tag == "MemoRecord":
                # Fetch the referenced record from the database and return it.
                cursor.execute("SELECT * FROM memos WHERE key=?", (str(key_id),))
                key, task = cursor.fetchone()
                return MemoRecord(key, task)
            else:
                # Always raises an error if you cannot return the correct object.
                # Otherwise, the unpickler will think None is the object referenced
                # by the persistent ID.
                raise pickle.UnpicklingError("unsupported persistent object")

    def main():
        import io
        import pprint

        # Initialize and populate our database.
        conn = sqlite3.connect(":memory:")
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute("CREATE TABLE memos(key INTEGER PRIMARY KEY, task TEXT)")
        tasks = (
            'give food to fish',
            'prepare group meeting',
            'fight with a zebra',
            )
        for task in tasks:
            cursor.execute("INSERT INTO memos VALUES(NULL, ?)", (task,))

        # Fetch the records to be pickled.
        cursor.execute("SELECT * FROM memos")
        memos = [MemoRecord(key, task) for key, task in cursor]
        # Save the records using our custom DBPickler.
        file = io.BytesIO()
        DBPickler(file).dump(memos)

        print("Pickled records:")
        pprint.pprint(memos)

        # Update a record, just for good measure.
        cursor.execute("UPDATE memos SET task='learn italian' WHERE key=1")

        # Load the records from the pickle data stream.
        file.seek(0)
        memos = DBUnpickler(file, conn).load()

        print("Unpickled records:")
        pprint.pprint(memos)

    if __name__ == '__main__':
        main()

### 디스패치 테이블

피클링에 의존하는 다른 코드를 방해하지 않고 일부 클래스의 피클링을 사용자 정의하려면, 사설 디스패치 테이블을 갖는 피클러를 만들 수 있습니다.

The global dispatch table managed by the `copyreg` module is available as `copyreg.dispatch_table`. Therefore, one may choose to use a modified copy of `copyreg.dispatch_table` as a private dispatch table.

예를 들면

    f = io.BytesIO()
    p = pickle.Pickler(f)
    p.dispatch_table = copyreg.dispatch_table.copy()
    p.dispatch_table[SomeClass] = reduce_SomeClass

는 `SomeClass` 클래스를 특별히 처리하는 사설 디스패치 테이블을 갖는 `pickle.Pickler` 의 인스턴스를 생성합니다. 또는, 코드

    class MyPickler(pickle.Pickler):
        dispatch_table = copyreg.dispatch_table.copy()
        dispatch_table[SomeClass] = reduce_SomeClass
    f = io.BytesIO()
    p = MyPickler(f)

does the same but all instances of `MyPickler` will by default share the private dispatch table. On the other hand, the code

    copyreg.pickle(SomeClass, reduce_SomeClass)
    f = io.BytesIO()
    p = pickle.Pickler(f)

modifies the global dispatch table shared by all users of the `copyreg` module.

### 상태 저장 객체 처리

Here’s an example that shows how to modify pickling behavior for a class. The `TextReader` class below opens a text file, and returns the line number and line contents each time its `readline()` method is called. If a `TextReader` instance is pickled, all attributes except the file object member are saved. When the instance is unpickled, the file is reopened, and reading resumes from the last location. The `__setstate__()` and `__getstate__()` methods are used to implement this behavior.

    class TextReader:
        """Print and number lines in a text file."""

        def __init__(self, filename):
            self.filename = filename
            self.file = open(filename)
            self.lineno = 0

        def readline(self):
            self.lineno += 1
            line = self.file.readline()
            if not line:
                return None
            if line.endswith('\n'):
                line = line[:-1]
            return "%i: %s" % (self.lineno, line)

        def __getstate__(self):
            # Copy the object's state from self.__dict__ which contains
            # all our instance attributes. Always use the dict.copy()
            # method to avoid modifying the original state.
            state = self.__dict__.copy()
            # Remove the unpicklable entries.
            del state['file']
            return state

        def __setstate__(self, state):
            # Restore instance attributes (i.e., filename and lineno).
            self.__dict__.update(state)
            # Restore the previously opened file's state. To do so, we need to
            # reopen it and read from it until the line count is restored.
            file = open(self.filename)
            for _ in range(self.lineno):
                file.readline()
            # Finally, save the file.
            self.file = file

사용 예는 다음과 같은 식입니다:

    >>> reader = TextReader("hello.txt")
    >>> reader.readline()
    '1: Hello world!'
    >>> reader.readline()
    '2: I am line number two.'
    >>> new_reader = pickle.loads(pickle.dumps(reader))
    >>> new_reader.readline()
    '3: Goodbye!'

## 형, 함수 및 기타 객체에 대한 사용자 정의 환원

Added in version 3.8.

때로, `dispatch_table`이 충분히 유연하지 않을 수 있습니다. 특히 객체의 형이 아닌 다른 기준에 따라 피클링을 사용자 정의하거나, 함수와 클래스 피클링을 사용자 정의하고 싶을 수 있습니다.

For those cases, it is possible to subclass from the `Pickler` class and implement a `reducer_override()` method. This method can return an arbitrary reduction tuple (see `__reduce__()`). It can alternatively return `NotImplemented` to fallback to the traditional behavior.

`dispatch_table`과 `reducer_override()`가 모두 정의되면, `reducer_override()` 메서드가 우선합니다.

참고

성능상의 이유로, 다음과 같은 객체에 대해서는 `reducer_override()`가 호출되지 않을 수 있습니다: `None`, `True`, `False` 및 `int`, `float`, `bytes`, `str`, `dict`, `set`, `frozenset`, `list` 및 `tuple`의 정확한(exact) 인스턴스.

다음은 주어진 클래스를 피클링하고 재구성할 수 있도록 하는 간단한 예제입니다:

    import io
    import pickle

    class MyClass:
        my_attribute = 1

    class MyPickler(pickle.Pickler):
        def reducer_override(self, obj):
            """Custom reducer for MyClass."""
            if getattr(obj, "__name__", None) == "MyClass":
                return type, (obj.__name__, obj.__bases__,
                              {'my_attribute': obj.my_attribute})
            else:
                # For any other object, fallback to usual reduction
                return NotImplemented

    f = io.BytesIO()
    p = MyPickler(f)
    p.dump(MyClass)

    del MyClass

    unpickled_class = pickle.loads(f.getvalue())

    assert isinstance(unpickled_class, type)
    assert unpickled_class.__name__ == "MyClass"
    assert unpickled_class.my_attribute == 1

## 아웃 오브 밴드 버퍼

Added in version 3.8.

일부 상황에서는, `pickle` 모듈을 사용하여 많은 양의 데이터를 전송합니다. 따라서 성능과 자원 소비를 보존하기 위해 메모리 복사 횟수를 최소화하는 것이 중요할 수 있습니다. 그러나, `pickle` 모듈의 정상적인 작동은, 객체의 그래프(graph)적인 구조를 순차적인 바이트 스트림으로 변환하기 때문에, 본질적으로 피클 스트림과의 데이터 복사를 수반합니다.

제공자(provider)(전송될 객체 형의 구현)와 소비자(consumer)(통신 시스템의 구현)가 모두 피클 프로토콜 5 이상에서 제공되는 아웃 오브 밴드 전송 기능을 지원하면 이 제약 조건을 피할 수 있습니다.

### 제공자 API

The large data objects to be pickled must implement a `__reduce_ex__()` method specialized for protocol 5 and higher, which returns a `PickleBuffer` instance (instead of e.g. a `bytes` object) for any large data.

`PickleBuffer` 객체는 하부 버퍼가 아웃 오브 밴드 전송 대상이라는 신호를 보냅니다. 이러한 객체는 `pickle` 모듈의 일반적인 사용과 호환됩니다. 그러나, 소비자는 `pickle`에게 그 버퍼를 스스로 처리하겠다고 알릴 수도 있습니다.

### 소비자 API

통신 시스템은 객체 그래프를 직렬화할 때 생성된 `PickleBuffer` 객체의 사용자 정의 처리를 활성화할 수 있습니다.

송신 측에서는, buffer_callback 인자를 `Pickler` (또는 `dump()`나 `dumps()` 함수)에 전달해야 합니다. 이 인자는 객체 그래프를 피클링할 때 생성된 각 `PickleBuffer`로 호출됩니다. buffer_callback에 의해 누적된 버퍼는 피클 스트림으로 복사되지 않고, 저렴한 마커만 삽입됩니다.

수신 측에서는, buffer_callback에 전달된 버퍼의 이터러블인 buffers 인자를 `Unpickler` (또는 `load()`나 `loads()` 함수)에 전달해야 합니다. 그 이터러블은 buffer_callback에 전달된 것과 같은 순서로 버퍼를 만들어야 합니다. 이러한 버퍼는 피클링이 원래 `PickleBuffer` 객체를 생성한 객체의 재구성자가 기대하는 데이터를 제공합니다.

송신 측과 수신 측 사이에서, 통신 시스템은 아웃 오브 밴드 버퍼를 위한 자체 전송 메커니즘을 자유롭게 구현할 수 있습니다. 잠재적인 최적화에는 공유 메모리나 데이터 유형에 따른 압축이 포함됩니다.

### 예제

다음은 아웃 오브 버퍼 피클링에 참여할 수 있는 `bytearray` 서브 클래스를 구현하는 간단한 예제입니다:

    class ZeroCopyByteArray(bytearray):

        def __reduce_ex__(self, protocol):
            if protocol >= 5:
                return type(self)._reconstruct, (PickleBuffer(self),), None
            else:
                # PickleBuffer is forbidden with pickle protocols <= 4.
                return type(self)._reconstruct, (bytearray(self),)

        @classmethod
        def _reconstruct(cls, obj):
            with memoryview(obj) as m:
                # Get a handle over the original buffer object
                obj = m.obj
                if type(obj) is cls:
                    # Original buffer object is a ZeroCopyByteArray, return it
                    # as-is.
                    return obj
                else:
                    return cls(obj)

재구성자(`_reconstruct` 클래스 메서드)는 올바른 형이면 버퍼를 제공하는 객체를 반환합니다. 이것은 이 장난감 예제에서 제로-복사 동작을 흉내 내는 손쉬운 방법입니다.

소비자 측에서는, 그 객체들을 일반적인 방법으로 피클 할 수 있습니다. 역 직렬화될 때 원래 객체의 사본을 제공합니다:

    b = ZeroCopyByteArray(b"abc")
    data = pickle.dumps(b, protocol=5)
    new_b = pickle.loads(data)
    print(b == new_b)  # True
    print(b is new_b)  # False: a copy was made

그러나 buffer_callback을 전달하고 역 직렬화할 때 누적된 버퍼를 돌려주면, 원래의 객체를 다시 얻을 수 있습니다:

    b = ZeroCopyByteArray(b"abc")
    buffers = []
    data = pickle.dumps(b, protocol=5, buffer_callback=buffers.append)
    new_b = pickle.loads(data, buffers=buffers)
    print(b == new_b)  # True
    print(b is new_b)  # True: no copy was made

이 예제는 `bytearray`가 자체 메모리를 할당한다는 사실로 인해 제한됩니다: 즉, 다른 객체의 메모리를 사용하는 `bytearray` 인스턴스를 만들 수 없습니다. 그러나, NumPy 배열과 같은 제삼자 데이터형에는 이러한 제한이 없으며, 별개의 프로세스나 시스템 간에 전송할 때 제로-복사 피클링(또는 최소한의 복사)을 사용할 수 있습니다.

더 보기

PEP 574 – 아웃 오브 밴드 데이터를 포함하는 피클 프로토콜 5

## 전역 제한하기

기본적으로, 역 피클링은 피클 데이터에서 찾은 모든 클래스나 함수를 임포트 합니다. 많은 응용 프로그램에서는, 역 피클러가 임의 코드를 임포트하고 호출할 수 있으므로, 이 동작을 받아들일 수 없습니다. 이 손으로 만든 피클 데이터 스트림이 로드될 때 하는 일을 생각해보십시오:

    >>> import pickle
    >>> pickle.loads(b"cos\nsystem\n(S'echo hello world'\ntR.")
    hello world
    0

이 예제에서, 역 피클러는 `os.system()` 함수를 임포트하고 문자열 인자 “echo hello world”를 적용합니다. 이 예제가 공격적이지는 않지만, 어떤 것들은 시스템을 손상할 수 있다고 상상하기 어렵지 않습니다.

이런 이유로, 여러분은 `Unpickler.find_class()`를 사용자 정의하여 언 피클 되는 것을 제어하고 싶을 수 있습니다. 이름이 제안하는 것과는 달리, `Unpickler.find_class()` 는 전역(즉, 클래스나 함수)이 요청될 때마다 호출됩니다. 따라서 전역을 완전히 금지하거나 안전한 부분집합으로 제한할 수 있습니다.

다음은 `builtins` 모듈에서 몇 가지 안전한 클래스만 로드되도록 허용하는 역 피클러의 예입니다:

    import builtins
    import io
    import pickle

    safe_builtins = {
        'range',
        'complex',
        'set',
        'frozenset',
        'slice',
    }

    class RestrictedUnpickler(pickle.Unpickler):

        def find_class(self, module, name):
            # Only allow safe classes from builtins.
            if module == "builtins" and name in safe_builtins:
                return getattr(builtins, name)
            # Forbid everything else.
            raise pickle.UnpicklingError("global '%s.%s' is forbidden" %
                                         (module, name))

    def restricted_loads(s):
        """Helper function analogous to pickle.loads()."""
        return RestrictedUnpickler(io.BytesIO(s)).load()

A sample usage of our unpickler working as intended:

    >>> restricted_loads(pickle.dumps([1, 2, range(15)]))
    [1, 2, range(0, 15)]
    >>> restricted_loads(b"cos\nsystem\n(S'echo hello world'\ntR.")
    Traceback (most recent call last):
      ...
    pickle.UnpicklingError: global 'os.system' is forbidden
    >>> restricted_loads(b'cbuiltins\neval\n'
    ...                  b'(S\'getattr(__import__("os"), "system")'
    ...                  b'("echo hello world")\'\ntR.')
    Traceback (most recent call last):
      ...
    pickle.UnpicklingError: global 'builtins.eval' is forbidden

예를 통해 알 수 있듯이, 역 피클을 허락하는 것에 주의를 기울여야 합니다. 따라서 보안이 중요하다면, `xmlrpc.client` 나 제삼자 솔루션의 마샬링 API 같은 대안을 고려할 수 있습니다.

## 성능

최신 버전의 피클 프로토콜(프로토콜 2 이상)은 몇 가지 공통 기능 및 내장형에 대한 효율적인 바이너리 인코딩을 제공합니다. 또한, `pickle` 모듈은 C로 작성된 투명한 최적화기를 가지고 있습니다.

## 예제

가장 간단한 코드로, `dump()`와 `load()` 함수를 사용하십시오.

    import pickle

    # An arbitrary collection of objects supported by pickle.
    data = {
        'a': [1, 2.0, 3+4j],
        'b': ("character string", b"byte string"),
        'c': {None, True, False}
    }

    with open('data.pickle', 'wb') as f:
        # Pickle the 'data' dictionary using the highest protocol available.
        pickle.dump(data, f, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

다음 예제는 결과로 나온 피클 데이터를 읽습니다.

    import pickle

    with open('data.pickle', 'rb') as f:
        # The protocol version used is detected automatically, so we do not
        # have to specify it.
        data = pickle.load(f)

더 보기

모듈 `copyreg`

  확장형에 대한 피클 인터페이스 생성자 등록

모듈 `pickletools`

  피클 된 데이터로 작업하고 분석하는 도구.

모듈 `shelve`

  객체의 인덱싱 된 데이터베이스; `pickle`을 사용합니다.

모듈 `copy`

  얕거나 깊은 객체 복사.

모듈 `marshal`

  내장형의 고성능 직렬화.

각주

[1]

이것을 `marshal` 모듈과 혼동하지 마십시오.

[2]

이것이 `lambda` 함수가 pickle 될 수 없는 이유입니다: 모든 `lambda` 함수는 같은 이름을 공유합니다: `<lambda>`.

[3]

발생하는 예외는 `ImportError` 나 `AttributeError` 일 가능성이 크지만, 그 밖의 다른 것일 수 있습니다.

[4]

`copy` 모듈은 얕거나 깊은 복사 연산에 이 프로토콜을 사용합니다.

[5]

The limitation on alphanumeric characters is due to the fact that persistent IDs in protocol 0 are delimited by the newline character. Therefore if any kind of newline characters occurs in persistent IDs, the resulting pickled data will become unreadable.