"pickle" --- Serialização de objetos Python
*******************************************

**Código-fonte:** Lib/pickle.py

======================================================================

O módulo "pickle" implementa protocolos binários para serializar e
desserializar uma estrutura de objeto Python. *"Pickling"* é o
processo pelo qual uma hierarquia de objetos Python é convertida em um
fluxo de bytes, e *"unpickling"* é a operação inversa, em que um fluxo
de bytes (de um *arquivo binário* ou *objeto byte ou similar*) é
convertido de volta em uma hierarquia de objetos. Pickling (e
unpickling) com pickle é alternativamente conhecido como
"serialização", "marshalling" [1] ou "flattening"; no entanto, para
evitar confusão, usa-se is termos "pickling" e "unpickling". Nesta
documentação traduzida, usaremos "serialização com pickle" e
"desserialização com pickle", respectivamente.

Aviso:

  O módulo "pickle" **não é seguro**. Desserialize com pickle apenas
  os dados em que você confia.É possível construir dados maliciosos em
  pickle que irão **executar código arbitrário durante o processo de
  desserialização com pickle**. Nunca desserialize com pickle os dados
  que possam vir de uma fonte não confiável ou que possam ter sido
  adulterados.Considere assinar dados com "hmac" se você precisar
  garantir que eles não foram adulterados.Formatos de serialização
  mais seguros como "json" podem ser mais apropriados se você estiver
  processando dados não confiáveis. Vejo Comparação com json.


Relacionamento com outros módulos Python
========================================


Comparação com "marshal"
------------------------

Python tem um módulo de serialização mais primitivo chamado "marshal",
mas em geral "pickle" deve ser sempre a forma preferida de serializar
objetos Python. "marshal" existe principalmente para oferecer suporte
a arquivos ".pyc" do Python.

O módulo "pickle" difere do "marshal" de várias maneiras
significativas:

* O módulo "pickle" mantém o controle dos objetos que já serializou,
  para que referências posteriores ao mesmo objeto não sejam
  serializadas novamente. "marshal" não faz isso.

  Isso tem implicações tanto para objetos recursivos quanto para
  compartilhamento de objetos. Objetos recursivos são objetos que
  contêm referências a si mesmos. Eles não são tratados pelo marshal
  e, de fato, tentar usar marshal em objetos recursivos irá travar seu
  interpretador Python. O compartilhamento de objetos ocorre quando há
  várias referências ao mesmo objeto em locais diferentes na
  hierarquia de objetos sendo serializados. "pickle" armazena tais
  objetos apenas uma vez, e garante que todas as outras referências
  apontem para a cópia mestre. Os objetos compartilhados permanecem
  compartilhados, o que pode ser muito importante para objetos
  mutáveis.

* "marshal" não pode ser usado para serializar classes definidas pelo
  usuário e suas instâncias. "pickle" pode salvar e restaurar
  instâncias de classe de forma transparente, no entanto, a definição
  de classe deve ser importável e viver no mesmo módulo de quando o
  objeto foi armazenado.

* O formato de serialização do "marshal" não tem garantia de
  portabilidade entre as versões do Python. Como sua principal tarefa
  em vida é oferecer suporte a arquivos ".pyc", os implementadores do
  Python se reservam o direito de alterar o formato de serialização de
  maneiras não compatíveis com versões anteriores, caso haja
  necessidade. O formato de serialização do "pickle" tem a garantia de
  ser compatível com versões anteriores em todas as versões do Python,
  desde que um protocolo pickle compatível seja escolhido e o código
  de serialização e desserialização com pickle lide com diferenças de
  tipo Python 2 a Python 3 se seus dados estiverem cruzando aquele
  limite de mudança de linguagem exclusivo.


Comparação com "json"
---------------------

Existem diferenças fundamentais entre os protocolos pickle e JSON
(JavaScript Object Notation):

* JSON é um formato de serialização de texto (ele produz texto
  unicode, embora na maioria das vezes seja codificado para "utf-8"),
  enquanto pickle é um formato de serialização binário;

* JSON é legível por humanos, enquanto pickle não é;

* JSON é interoperável e amplamente usado fora do ecossistema Python,
  enquanto pickle é específico para Python;

* JSON, por padrão, só pode representar um subconjunto dos tipos
  embutidos do Python, e nenhuma classe personalizada; pickle pode
  representar um número extremamente grande de tipos Python (muitos
  deles automaticamente, pelo uso inteligente dos recursos de
  introspecção do Python; casos complexos podem ser resolvidos
  implementando APIs de objetos específicos);

* Ao contrário do pickle, a desserialização não confiável do JSON não
  cria, por si só, uma vulnerabilidade de execução de código
  arbitrário.

Ver também:

  O módulo "json": um módulo de biblioteca padrão que permite a
  serialização e desserialização JSON.


Formato de fluxo de dados
=========================

O formato de dados usado pelo "pickle" é específico do Python. Isso
tem a vantagem de não haver restrições impostas por padrões externos,
como JSON (que não pode representar o compartilhamento de ponteiros);
no entanto, isso significa que programas não Python podem não ser
capazes de reconstruir objetos Python serializados com pickle.

Por padrão, o formato de dados do "pickle" usa uma representação
binária relativamente compacta. Se você precisa de características de
tamanho ideal, pode com eficiência comprimir dados processados com
pickle.

O módulo "pickletools" contém ferramentas para analisar fluxos de
dados gerados por "pickle". O código-fonte do "pickletools" tem
extensos comentários sobre códigos de operações usados ​​por
protocolos de pickle.

Existem atualmente 6 protocolos diferentes que podem ser usados ​​para
a serialização com pickle. Quanto mais alto o protocolo usado, mais
recente é a versão do Python necessária para ler o pickle produzido.

* A versão 0 do protocolo é o protocolo original "legível por humanos"
  e é compatível com versões anteriores do Python.

* A versão 1 do protocolo é um formato binário antigo que também é
  compatível com versões anteriores do Python.

* A versão 2 do protocolo foi introduzida no Python 2.3. Ela fornece
  uma serialização com pickle muito mais eficiente de *classes estilo
  novo*. Consulte **PEP 307** para obter informações sobre as
  melhorias trazidas pelo protocolo 2.

* A versão 3 do protocolo foi adicionada ao Python 3.0. Ela tem
  suporte explícito a objetos "bytes" e não é possível desserializar
  com pickle a partir do Python 2.x. Este era o protocolo padrão no
  Python 3.0--3.7.

* A versão 4 do protocolo foi adicionada ao Python 3.4. Ela adiciona
  suporte para objetos muito grandes, serialização com pickle de mais
  tipos de objetos e algumas otimizações de formato de dados. É o
  protocolo padrão a partir do Python 3.8. Consulte **PEP 3154** para
  obter informações sobre as melhorias trazidas pelo protocolo 4.

* A versão 5 do protocolo foi adicionada ao Python 3.8. Ela adiciona
  suporte a dados fora da banda e aumento de velocidade para dados
  dentro da banda. Consulte **PEP 574** para obter informações sobre
  as melhorias trazidas pelo protocolo 5.

Nota:

  A serialização é uma noção mais primitiva do que a persistência;
  embora o "pickle" leia e escreva objetos de arquivo, ele não lida
  com a questão de nomear objetos persistentes, nem a questão (ainda
  mais complicada) de acesso simultâneo a objetos persistentes. O
  módulo "pickle" pode transformar um objeto complexo em um fluxo de
  bytes e pode transformar o fluxo de bytes em um objeto com a mesma
  estrutura interna. Talvez a coisa mais óbvia a fazer com esses
  fluxos de bytes seja escrevê-los em um arquivo, mas também é
  concebível enviá-los através de uma rede ou armazená-los em um banco
  de dados. O módulo "shelve" fornece uma interface simples para
  serializar e desserializar com pickle os objetos em arquivos de
  banco de dados no estilo DBM.


Interface do módulo
===================

Para serializar uma hierarquia de objeto, você simplesmente chama a
função "dumps()". Da mesma forma, para desserializar um fluxo de
dados, você chama a função "loads()". No entanto, se você quiser mais
controle sobre a serialização e desserialização, pode criar um objeto
"Pickler" ou "Unpickler", respectivamente.

O módulo "pickle" fornece as seguintes constantes:

pickle.HIGHEST_PROTOCOL

   Um inteiro, a mais alta versão de protocolo disponível. Este valor
   pode ser passado como um valor de *protocol* para as funções
   "dump()" e "dumps()", bem como o construtor de "Pickler".

pickle.DEFAULT_PROTOCOL

   Um inteiro, a versão de protocolo padrão usada para a serialização
   com pickle. Pode ser menor que "HIGHEST_PROTOCOL". Atualmente, o
   protocolo padrão é 4, introduzido pela primeira vez no Python 3.4 e
   incompatível com as versões anteriores.

   Alterado na versão 3.0: O protocolo padrão é 3.

   Alterado na versão 3.8: O protocolo padrão é 4.

O módulo "pickle" fornece as seguintes funções para tornar o processo
de serialização com pickle mais conveniente:

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

   Escreve a representação após a serialização com pickle do objeto
   *obj* no *objeto arquivo* aberto *file*. Isso é equivalente a
   "Pickler(file, protocol).dump(obj)".

   Os argumentos *file*, *protocol*, *fix_imports* e *buffer_callback*
   têm o mesmo sentido que no construtor de "Pickler".

   Alterado na versão 3.8: O argumento *buffer_callback* foi
   adicionado.

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

   Retorna a representação em após a serialização com pickle do objeto
   *obj* como um objeto "bytes", ao invés de escrevê-lo em um arquivo.

   Os argumentos *protocol*, *fix_imports* e *buffer_callback* têm o
   mesmo sentido que no construtor de "Pickler".

   Alterado na versão 3.8: O argumento *buffer_callback* foi
   adicionado.

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

   Lê a representação serializada com pickle de um objeto a partir de
   *objeto arquivo* aberto *file* e retorna a hierarquia de objeto
   reconstituído especificada nele. Isso é equivalente a
   "Unpickler(file).load()".

   A versão do protocolo pickle é detectada automaticamente, portanto,
   nenhum argumento de protocolo é necessário. Bytes após a
   representação serializada com pickle do objeto são ignorados.

   Os argumentos *file*, *fix_imports*, *encoding*, *errors*, *strict*
   e *buffers* têm o mesmo significado que no construtor construtor
   "Unpickler".

   Alterado na versão 3.8: O argumento *buffers* foi adicionado.

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

   Retorna a hierarquia de objeto reconstituído da representação
   serializada com pickle *data* de um objeto. *data* deve ser um
   *objeto byte ou similar*.

   A versão do protocolo pickle é detectada automaticamente, portanto,
   nenhum argumento de protocolo é necessário. Bytes após a
   representação serializada com pickle do objeto são ignorados.

   Os argumentos *fix_imports*, *encoding*, *errors*, *strict* e
   *buffers* têm o mesmo significado que no construtor construtor
   "Unpickler".

   Alterado na versão 3.8: O argumento *buffers* foi adicionado.

O módulo "pickle" define três exceções:

exception pickle.PickleError

   Classe base comum para as outras exceções de serialização com
   pickle. Herda de "Exception".

exception pickle.PicklingError

   Erro levantado quando um objeto não serializável com pickle é
   encontrado por "Pickler". Herda de "PickleError".

   Consulte O que pode ser serializado e desserializado com pickle?
   para saber quais tipos de objetos podem ser serializados com
   pickle.

exception pickle.UnpicklingError

   Erro levantado quando há um problema ao desserializar com pickle um
   objeto, como dados corrompidos ou violação de segurança. Herda de
   "PickleError".

   Observe que outras exceções também podem ser levantadas durante a
   desserialização com pickle, incluindo (mas não necessariamente
   limitado a) AttributeError, EOFError, ImportError e IndexError.

O módulo "pickle" exporta três classes, "Pickler", "Unpickler" e
"PickleBuffer":

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

   Isso leva um arquivo binário a escrever um fluxo de dados pickle.

   O argumento opcional *protocol*, um inteiro, diz ao pickler para
   usar o protocolo fornecido; os protocolos suportados são de 0 a
   "HIGHEST_PROTOCOL". Se não for especificado, o padrão é
   "DEFAULT_PROTOCOL". Se um número negativo for especificado,
   "HIGHEST_PROTOCOL" é selecionado.

   O argumento *file* deve ter um método write() que aceite um
   argumento de um único byte. Portanto, pode ser um arquivo em disco
   aberto para escrita binária, uma instância "io.BytesIO" ou qualquer
   outro objeto personalizado que atenda a esta interface.

   Se *fix_imports* for verdadeiro e *protocolo* for menor que 3,
   pickle tentará mapear os novos nomes do Python 3 para os nomes dos
   módulos antigos usados no Python 2, de modo que o fluxo de dados
   pickle seja legível com o Python 2.

   Se *buffer_callback* for "None" (o padrão), as visualizações de
   buffer são serializadas em *file* como parte do fluxo pickle.

   Se *buffer_callback* não for "None", ele pode ser chamado qualquer
   número de vezes com uma visualização de buffer. Se essa chamada
   retornar um valor falso (tal como "None"), o buffer fornecido é
   fora da banda; caso contrário, o buffer é serializado dentro da
   banda, ou seja, dentro do fluxo pickle.

   É um erro se *buffer_callback* não for "None" e *protocol* for
   "None" ou menor que 5.

   Alterado na versão 3.8: O argumento *buffer_callback* foi
   adicionado.

   dump(obj)

      Escreve a representação serializada em pickle de *obj* no objeto
      arquivo aberto fornecido no construtor.

   persistent_id(obj)

      Não faz nada por padrão. Isso existe para que uma subclasse
      possa substituí-lo.

      Se "persistent_id()" retornar "None", *obj* é serializado com
      pickle como de costume. Qualquer outro valor faz com que
      "Pickler" emita o valor retornado como um ID persistente para
      *obj*. O significado deste ID persistente deve ser definido por
      "Unpickler.persistent_load()". Observe que o valor retornado por
      "persistent_id()" não pode ter um ID persistente.

      Consulte Persistência de objetos externos para detalhes e
      exemplos de usos.

      Alterado na versão 3.13: Foi adicionada a implementação padrão
      desse método na implementação em C da "Pickler".

   dispatch_table

      A tabela de despacho de um objeto pickler é um registro de
      *funções de redução* do tipo que pode ser declarado usando
      "copyreg.pickle()". É um mapeamento cujas chaves são classes e
      cujos valores são funções de redução. Uma função de redução leva
      um único argumento da classe associada e deve estar de acordo
      com a mesma interface de um método "__reduce__()".

      Por padrão, um objeto pickler não terá um atributo
      "dispatch_table", e em vez disso usará a tabela de despacho
      global gerenciada pelo módulo "copyreg". No entanto, para
      personalizar a serialização com pickle de um objeto pickler
      específico, pode-se definir o atributo "dispatch_table" para um
      objeto do tipo dict. Alternativamente, se uma subclasse de
      "Pickler" tem um atributo "dispatch_table" então ele será usado
      como a tabela de despacho padrão para instâncias daquela classe.

      Consulte Tabelas de despacho para exemplos de uso.

      Adicionado na versão 3.3.

   reducer_override(obj)

      Redutor especial que pode ser definido em subclasses de
      "Pickler". Este método tem prioridade sobre qualquer redutor em
      "dispatch_table". Ele deve estar de acordo com a mesma interface
      que um método "__reduce__()" e pode opcionalmente retornar
      "NotImplemented" como alternativa em redutores registrados em
      "dispatch_table" para serializar com pickle "obj".

      Para exemplo detalhado, consulte Redução personalizada para
      tipos, funções e outros objetos.

      Adicionado na versão 3.8.

   fast

      Descontinuado. Ative o modo rápido se definido como um valor
      verdadeiro. O modo rápido desabilita o uso de memo, portanto,
      agilizando o processo de serialização com pickle por não gerar
      códigos de operação PUT supérfluos. Ele não deve ser usado com
      objetos autorreferenciais, fazer o contrário fará com que
      "Pickler" recorra infinitamente.

      Use "pickletools.optimize()" se você precisar de serializações
      com pickle mais compactas.

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

   Recebe um arquivo binário para ler um fluxo de dados pickle.

   A versão do protocolo do pickle é detectada automaticamente,
   portanto, nenhum argumento de protocolo é necessário.

   O argumento *file* deve ter três métodos: um método read() que
   recebe um argumento inteiro, um método readinto() que recebe um
   argumento buffer e um método readline() que não requer argumentos,
   como na interface "io.BufferedIOBase". Assim, *file* pode ser um
   arquivo em disco aberto para leitura binária, um objeto
   "io.BytesIO" ou qualquer outro objeto personalizado que atenda a
   esta interface.

   Os argumentos opcionais *fix_imports*, *encoding* e *errors* são
   usados para controlar o suporte de compatibilidade ao fluxo pickle
   gerado pelo Python 2. Se *fix_imports* for verdadeiro, pickle
   tentará mapear os nomes antigos do Python 2 para os novos nomes
   usados no Python 3. Os *encoding* e *erros* dizem ao pickle como
   decodificar instâncias de string de 8 bits capturadas pelo Python
   2; o padrão é 'ASCII' e 'strict', respectivamente. O argumento
   *encoding* pode ser 'bytes' para ler essas instâncias de string de
   8 bits como objetos de bytes. Usar "encoding='latin1'" é necessário
   para a desserialização com pickle de vetores NumPy e instâncias de
   "datetime", "date" e "time" serializadas com pickle pelo Python 2.

   Se *buffers* for "None" (o padrão), todos os dados necessários para
   desserialização devem estar contidos no fluxo pickle. Isso
   significa que o argumento *buffer_callback* era "None" quando um
   "Pickler" foi instanciado (ou quando "dump()" ou "dumps()" foi
   chamado).

   Se *buffers* for "None", deve ser um iterável de objetos
   habilitados para buffer que é consumido cada vez que o fluxo de
   serialização com pickle faz referência a uma visualização de buffer
   fora da banda. Esses buffers foram fornecidos em ordem para o
   *buffer_callback* de um objeto Pickler.

   Alterado na versão 3.8: O argumento *buffers* foi adicionado.

   load()

      Lê a representação serializada com pickle de um objeto a partir
      do objeto arquivo aberto fornecido no construtor e retorna a
      hierarquia de objeto reconstituído especificada nele. Os bytes
      após a representação serializada com pickle do objeto são
      ignorados.

   persistent_load(pid)

      Levanta um "UnpicklingError" por padrão.

      Se definido, "persistent_load()" deve retornar o objeto
      especificado pelo ID persistente *pid*. Se um ID persistente
      inválido for encontrado, uma "UnpicklingError" deve ser
      levantada.

      Consulte Persistência de objetos externos para detalhes e
      exemplos de usos.

      Alterado na versão 3.13: Foi adicionada a implementação padrão
      desse método na implementação em C da "Unpickler".

   find_class(module, name)

      Importa *module* se necessário e retorna o objeto chamado *name*
      dele, onde os argumentos *module* e *name* são objetos "str".
      Observe, ao contrário do que seu nome sugere, "find_class()"
      também é usado para encontrar funções.

      As subclasses podem substituir isso para obter controle sobre
      quais tipos de objetos e como eles podem ser carregados,
      reduzindo potencialmente os riscos de segurança. Confira
      Restringindo globais para detalhes.

      Levanta um evento de auditoria "pickle.find_class" com os
      argumentos "module", "name".

class pickle.PickleBuffer(buffer)

   Um invólucro para um buffer que representa dados serializáveis com
   pickle. *buffer* deve ser um objeto provedor de buffer, como um
   *objeto byte ou similar* ou um vetor N-dimensional.

   "PickleBuffer" é ele próprio um provedor de buffer, de forma que é
   possível passá-lo para outras APIs que esperam um objeto provedor
   de buffer, como "memoryview".

   Objetos "PickleBuffer" só podem ser serializados usando o protocolo
   pickle 5 ou superior. Eles são elegíveis para serialização fora de
   banda.

   Adicionado na versão 3.8.

   raw()

      Retorna um "memoryview" da área de memória subjacente a este
      buffer. O objeto retornado é um memoryview unidimensional,
      contíguo C com formato "B" (bytes não assinados). "BufferError"
      é levantada se o buffer não for contíguo C nem Fortran.

   release()

      Libera o buffer subjacente exposto pelo objeto PickleBuffer.


O que pode ser serializado e desserializado com pickle?
=======================================================

Os seguintes tipos podem ser serializados com pickle:

* constantes embutidas ("None", "True", "False", "Ellipsis" e
  "NotImplemented");

* inteiros, números de ponto flutuante, números complexos;

* strings, bytes, bytearrays;

* tuplas, listas, conjuntos e dicionários contendo apenas objetos
  serializáveis com pickle;

* funções (embutidas ou definidas pelo usuário) acessíveis no nível
  superior de um módulo (usando "def", não "lambda");

* classes acessíveis no nível superior de um módulo;

* instâncias de classes cujo o resultado da chamada de
  "__getstate__()" seja serializável com pickle (veja a seção
  Serializando com pickle instâncias de classes para detalhes).

As tentativas de serializar objetos não serializáveis com pickle vão
levantar a exceção "PicklingError"; quando isso acontece, um número
não especificado de bytes pode já ter sido escrito no arquivo
subjacente. Tentar serializar com pickle uma estrutura de dados
altamente recursiva pode exceder a profundidade máxima de recursão, a
"RecursionError" será levantada neste caso. Você pode aumentar este
limite cuidadosamente com "sys.setrecursionlimit()".

Observe que as funções (embutidas e definidas pelo usuário) são
serializadas com pickle pelo *nome qualificado*, não pelo valor. [2]
Isso significa que apenas o nome da função é serializado com pickle,
junto com o nome do módulo e das classes contidos. Nem o código da
função, nem qualquer um de seus atributos de função são serializados
com pickle. Assim, o módulo de definição deve ser importável no
ambiente de desserialização com pickle, e o módulo deve conter o
objeto nomeado, caso contrário, uma exceção será levantada. [3]

Da mesma forma, as classes são serializadas com pickle pelo nome
qualificado, portanto, aplicam-se as mesmas restrições no ambiente de
desserialização com pickle. Observe que nenhum código ou dado da
classe é coletado, portanto, no exemplo a seguir, o atributo de classe
"attr" não é restaurado no ambiente de desserialização com pickle:

   class Foo:
       attr = 'A class attribute'

   picklestring = pickle.dumps(Foo)

Essas restrições são a razão pela qual as funções e classes
serializáveis com pickle devem ser definidas no nível superior de um
módulo.

Da mesma forma, quando as instâncias da classe são serializadas com
pickle, o código e os dados de sua classe não são serializados junto
com elas. Apenas os dados da instância são serializados com pickle.
Isso é feito de propósito para que você possa corrigir bugs em uma
classe ou adicionar métodos à classe e ainda carregar objetos que
foram criados com uma versão anterior da classe. Se você planeja ter
objetos de longa duração que verão muitas versões de uma classe, pode
valer a pena colocar um número de versão nos objetos para que as
conversões adequadas possam ser feitas pelo método "__setstate__()" da
classe.


Serializando com pickle instâncias de classes
=============================================

Nesta seção, descrevemos os mecanismos gerais disponíveis para você
definir, personalizar e controlar como as instâncias de classe são
serializadas e desserializadas com pickle.

Na maioria dos casos, nenhum código adicional é necessário para tornar
as instâncias serializáveis com pickle. Por padrão, o pickle
recuperará a classe e os atributos de uma instância por meio de
introspecção. Quando uma instância de classe não está serializada com
pickle, seu método "__init__()" geralmente *não* é invocado. O
comportamento padrão primeiro cria uma instância não inicializada e,
em seguida, restaura os atributos salvos. O código a seguir mostra uma
implementação desse comportamento:

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

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

As classes podem alterar o comportamento padrão, fornecendo um ou
vários métodos especiais:

object.__getnewargs_ex__()

   Nos protocolos 2 e mais recentes, as classes que implementam o
   método "__getnewargs_ex__()" podem ditar os valores passados para o
   método "__new__()" após a desserialização com pickle. O método deve
   retornar um par "(args, kwargs)" onde *args* é uma tupla de
   argumentos posicionais e *kwargs* um dicionário de argumentos
   nomeados para construir o objeto. Esses serão passados para o
   método "__new__()" após a desserialização com pickle.

   Você deve implementar este método se o método "__new__()" de sua
   classe requer argumentos somente-nomeados. Caso contrário, é
   recomendado para compatibilidade implementar "__getnewargs__()".

   Alterado na versão 3.6: "__getnewargs_ex__()" é agora usado em
   protocolos 2 e 3.

object.__getnewargs__()

   Este método serve a um propósito semelhante ao de
   "__getnewargs_ex__()", mas tem suporte apenas a argumentos
   posicionais. Ele deve retornar uma tupla de argumentos "args" que
   serão passados para o método "__new__()" após a desserialização com
   pickle.

   "__getnewargs__()" não será chamado se "__getnewargs_ex__()"
   estiver definido.

   Alterado na versão 3.6: Antes do Python 3.6, "__getnewargs__()" era
   chamado em vez de "__getnewargs_ex__()" nos protocolos 2 e 3.

object.__getstate__()

   Classes podem influenciar ainda mais como suas instâncias são
   serializadas com pickle, substituindo o método "__getstate__()".
   Ele é chamado e o objeto retornado é serializado com pickle como o
   conteúdo da instância, em vez de um estado padrão. Existem vários
   casos:

   * Para uma classe que não possui instância "__dict__" e não possui
     "__slots__", o estado padrão é "None".

   * Para uma classe que não uma possui instância "__dict__" nem
     "__slots__", o estado padrão é "self.__dict__".

   * Para uma classe que possui uma instância "__dict__" e
     "__slots__", o estado padrão é uma tupla consistindo de dois
     dicionários: "self.__dict__", e um dicionário de mapeamento de
     nomes de slot para valores de slot. Apenas os slots que possuem
     um valor são incluídos neste último.

   * Para uma classe que possui "__slots__" e nenhuma "__dict__" de
     instância, o estado padrão é uma tupla cujo primeiro item é
     "None" e cujo segundo item é um dicionário mapeando os nomes dos
     slots para os valores dos slots descritos no tópico anterior.

   Alterado na versão 3.11: Adicionada a implementação padrão do
   método "__getstate__()" na classe "objeto".

object.__setstate__(state)

   Ao desserializar com pickle, se a classe define "__setstate__()",
   ela é chamada com o estado não desserializado. Nesse caso, não há
   nenhum requisito para que o objeto de estado seja um dicionário.
   Caso contrário, o estado serializado com pickle deve ser um
   dicionário e seus itens são atribuídos ao dicionário da nova
   instância.

   Nota:

     Se "__reduce__()" retorna um estado com valor "None" na
     serialização com pickle, o método "__setstate__()" não será
     chamado quando da desserialização com pickle.

Confira a seção Manipulação de objetos com estado para mais
informações sobre como usar os métodos "__getstate__()" e
"__setstate__()".

Nota:

  Quando da desserialização com pickle, alguns métodos, como
  "__getattr__()", "__getattribute__()" ou "__setattr__()", podem ser
  chamados na instância. No caso desses métodos dependerem de alguma
  invariante interna ser verdadeira, o tipo deve ser implementado
  "__new__()" para estabelecer tal invariante, pois "__init__()" não é
  chamada quando da desserialização com pickle em uma instância.

Como veremos, o pickle não usa diretamente os métodos descritos acima.
Na verdade, esses métodos são parte do protocolo de cópia que
implementa o método especial "__reduce__()". O protocolo de cópia
fornece uma interface unificada para recuperar os dados necessários
para serialização com pickle e cópia de objetos. [4]

Apesar de poderoso, implementar "__reduce__()" diretamente em sua
classe é algo propenso a erro. Por este motivo, designers de classe
devem usar a interface de alto nível (ou seja, "__getnewargs_ex__()",
"__getstate__()" e "__setstate__()") sempre que possível. Vamos
mostrar, porém, casos em que o uso de "__reduce__()" é a única opção
ou leva a uma serialização com pickle mais eficiente, ou as ambas.

object.__reduce__()

   A interface está atualmente definida da seguinte maneira. O método
   "__reduce__()" não aceita nenhum argumento e deve retornar uma
   string ou preferencialmente uma tupla (o objeto retornado é
   frequentemente referido como o "valor de redução").

   Se uma string é retornada, ela deve ser interpretada como o nome de
   uma variável global. Deve ser o nome local do objeto relativo ao
   seu módulo; o módulo pickle pesquisa o espaço de nomes do módulo
   para determinar o módulo do objeto. Esse comportamento é
   normalmente útil para singletons.

   Quando uma tupla é retornada, ela deve ter entre dois e seis itens.
   Os itens opcionais podem ser omitidos ou "None" pode ser fornecido
   como seu valor. A semântica de cada item está em ordem:

   * Um objeto chamável que será chamado para criar a versão inicial
     do objeto.

   * Uma tupla de argumentos para o objeto chamável. Uma tupla vazia
     deve ser fornecida se o chamável não aceitar nenhum argumento.

   * Opcionalmente, o estado do objeto, que será passado para o método
     "__setstate__()" do objeto conforme descrito anteriormente. Se o
     objeto não tiver tal método, o valor deve ser um dicionário e
     será adicionado ao atributo "__dict__" do objeto.

   * Opcionalmente, um iterador (e não uma sequência) produzindo itens
     sucessivos. Esses itens serão anexados ao objeto usando
     "obj.append(item)" ou, em lote, usando
     "obj.extend(list_of_items)". Isso é usado principalmente para
     subclasses de lista, mas pode ser usado por outras classes, desde
     que tenham os métodos append e extend com a assinatura
     apropriada. (Se "append()" ou "extend()" é usado depende de qual
     versão do protocolo pickle é usada, bem como o número de itens a
     anexar, então ambos devem ser suportados.)

   * Opcionalmente, um iterador (não uma sequência) produzindo pares
     de valor-chave sucessivos. Esses itens serão armazenados no
     objeto usando "obj[chave]=valor". Isso é usado principalmente
     para subclasses de dicionário, mas pode ser usado por outras
     classes, desde que implementem "__setitem__()".

   * Opcionalmente, um chamável com uma assinatura "(obj, estado)".
     Este chamável permite ao usuário controlar programaticamente o
     comportamento de atualização de estado de um objeto específico,
     ao invés de usar o método estático "__setstate__()" de "obj". Se
     não for "None", este chamável terá prioridade sobre o
     "__setstate__()" de "obj".

     Adicionado na versão 3.8: O sexto item opcional de tupla, "(obj,
     estado)", foi adicionado.

object.__reduce_ex__(protocol)

   Alternativamente, um método "__reduce_ex__()" pode ser definido. A
   única diferença é que este método deve ter um único argumento
   inteiro, a versão do protocolo. Quando definido, pickle irá
   preferir isso ao método "__reduce__()". Além disso, "__reduce__()"
   automaticamente se torna um sinônimo para a versão estendida. O
   principal uso desse método é fornecer valores de redução com
   compatibilidade reversa para versões mais antigas do Python.


Persistência de objetos externos
--------------------------------

Para o benefício da persistência do objeto, o módulo "pickle" tem
suporte à noção de uma referência a um objeto fora do fluxo de dados
serializados com pickle. Esses objetos são referenciados por um ID
persistente, que deve ser uma string de caracteres alfanuméricos (para
o protocolo 0) [5] ou apenas um objeto arbitrário (para qualquer
protocolo mais recente).

A resolução de tais IDs persistentes não é definida pelo módulo
"pickle"; ele vai delegar esta resolução aos métodos definidos pelo
usuário no selecionador e no separador, "persistent_id()" e
"persistent_load()" respectivamente.

Para serializar com pickle objetos que têm um ID externo persistente,
o pickler deve ter um método "persistent_id()" personalizado que
recebe um objeto como um argumento e retorna "None" ou o ID
persistente para esse objeto. Quando "None" é retornado, o pickler
simplesmente serializa o objeto normalmente. Quando uma string de ID
persistente é retornada, o pickler serializa aquele objeto, junto com
um marcador para que o unpickler o reconheça como um ID persistente.

Para desserializar com pickle objetos externos, o unpickler deve ter
um método "persistent_load()" personalizado que recebe um objeto de ID
persistente e retorna o objeto referenciado.

Aqui está um exemplo abrangente que apresenta como o ID persistente
pode ser usado para serializar com pickle objetos externos por
referência.

   # 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()


Tabelas de despacho
-------------------

Se alguém quiser personalizar a serialização com pickle de algumas
classes sem perturbar nenhum outro código que dependa da serialização,
pode-se criar um pickler com uma tabela de despacho privada.

A tabela de despacho global gerenciada pelo módulo "copyreg" está
disponível como "copyreg.dispatch_table". Portanto, pode-se escolher
usar uma cópia modificada de "copyreg.dispatch_table" como uma tabela
de despacho privada.

Por exemplo

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

cria uma instância de "pickle.Pickler" com uma tabela de despacho
privada que trata a classe "SomeClass" especialmente.
Alternativamente, o código

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

faz o mesmo, mas todas as instâncias de "MyPickler" compartilharão por
padrão a tabela de despacho privada. Por outro lado, o código

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

modifica a tabela de despacho global compartilhada por todos os
usuários do módulo "copyreg".


Manipulação de objetos com estado
---------------------------------

Aqui está um exemplo que mostra como modificar o comportamento de
serialização com pickle de uma classe. A classe "TextReader" abaixo
abre um arquivo texto e retorna o número da linha e o conteúdo da
linha cada vez que seu método "readline()" é chamado. Se uma instância
de "TextReader" for selecionada, todos os atributos *exceto* o membro
do objeto arquivo são salvos. Quando a instância é removida, o arquivo
é reaberto e a leitura continua a partir do último local. Os métodos
"__setstate__()" e "__getstate__()" são usados para implementar este
comportamento.

   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

Um exemplo de uso pode ser algo assim:

   >>> 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!'


Redução personalizada para tipos, funções e outros objetos
==========================================================

Adicionado na versão 3.8.

Às vezes, "dispatch_table" pode não ser flexível o suficiente. Em
particular, podemos querer personalizar a serialização com pickle com
base em outro critério que não o tipo do objeto, ou podemos
personalizar a serialização com pickle de funções e classes.

Para esses casos, é possível criar uma subclasse da classe "Pickler" e
implementar um método "reducer_override()". Este método pode retornar
uma tupla de redução arbitrária (veja "__reduce__()"). Ele pode,
alternativamente, retornar "NotImplemented" para retornar ao
comportamento tradicional.

Se "dispatch_table" e "reducer_override()" forem definidos, o método
"reducer_override()" tem prioridade.

Nota:

  Por motivos de desempenho, "reducer_override()" não pode ser chamado
  para os seguintes objetos: "None", "True", "False", e as instâncias
  exatas de "int", "float", "bytes", "str", "dict", "set",
  "frozenset", "list" e "tuple".

Aqui está um exemplo simples onde permitimos serialização com pickle e
reconstrução de uma determinada classe:

   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


Buffers fora da banda
=====================

Adicionado na versão 3.8.

Em alguns contextos, o módulo "pickle" é usado para transferir grandes
quantidades de dados. Portanto, pode ser importante minimizar o número
de cópias de memória para preservar o desempenho e o consumo de
recursos. No entanto, a operação normal do módulo "pickle", à medida
que transforma uma estrutura semelhante a um gráfico de objetos em um
fluxo sequencial de bytes, envolve intrinsecamente a cópia de dados de
e para o fluxo pickle.

Esta restrição pode ser evitada se tanto o *fornecedor* (a
implementação dos tipos de objetos a serem transferidos) e o
*consumidor* (a implementação do sistema de comunicações) tiverem
suporte aos recursos de transferência fora de banda fornecidos pelo
protocolo pickle 5 e superior.


API de provedor
---------------

Os grandes objetos de dados a serem serializados com pickle devem
implementar um método "__reduce_ex__()" especializado para o protocolo
5 e superior, que retorna uma instância "PickleBuffer" (em vez de, por
exemplo, um objeto "bytes") para quaisquer dados grandes.

Um objeto "PickleBuffer" *sinaliza* que o buffer subjacente é elegível
para transferência de dados fora de banda. Esses objetos permanecem
compatíveis com o uso normal do módulo "pickle". No entanto, os
consumidores também podem optar por dizer ao "pickle" que eles irão
lidar com esses buffers por conta própria.


API de consumidor
-----------------

Um sistema de comunicação pode permitir o manuseio personalizado dos
objetos "PickleBuffer" gerados ao serializar um grafo de objeto.

No lado emissor, é necessário passar um argumento *buffer_callback*
para "Pickler" (ou para a função "dump()" ou "dumps()"), que será
chamada com cada "PickleBuffer" gerado durante a serialização com
pickle do grafo do objeto. Os buffers acumulados pelo
*buffer_callback* não verão seus dados copiados no fluxo pickle,
apenas um marcador barato será inserido.

No lado receptor, é necessário passar um argumento *buffers* para
"Unpickler" (ou para a função "load()" ou "load()"), que é um iterável
dos buffers que foram passado para *buffer_callback*. Esse iterável
deve produzir buffers na mesma ordem em que foram passados para
*buffer_callback*. Esses buffers fornecerão os dados esperados pelos
reconstrutores dos objetos cuja serialização com pickle produziu os
objetos "PickleBuffer" originais.

Entre o lado emissor e o lado receptor, o sistema de comunicações está
livre para implementar seu próprio mecanismo de transferência para
buffers fora de banda. As otimizações potenciais incluem o uso de
memória compartilhada ou compactação dependente do tipo de dados.


Exemplo
-------

Aqui está um exemplo trivial onde implementamos uma subclasse de
"bytearray" capaz de participar de serialização com pickle de buffer
fora de banda:

   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)

O reconstrutor (o método de classe "_reconstruct") retorna o objeto de
fornecimento do buffer se ele tiver o tipo correto. Esta é uma maneira
fácil de simular o comportamento de cópia zero neste exemplo de
brinquedo.

Do lado consumidor, podemos serializar com pickle esses objetos da
maneira usual, que quando não serializados nos dará uma cópia do
objeto original:

   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

Mas se passarmos um *buffer_callback* e, em seguida, retornarmos os
buffers acumulados ao desserializar, seremos capazes de recuperar o
objeto original:

   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

Este exemplo é limitado pelo fato de que "bytearray" aloca sua própria
memória: você não pode criar uma instância de "bytearray" que é
apoiada pela memória de outro objeto. No entanto, tipos de dados de
terceiros, como arrays de NumPy, não têm essa limitação e permitem o
uso de serialização com pickle de cópia zero (ou fazer o mínimo de
cópias possível) ao transferir entre processos ou sistemas distintos.

Ver também:

  **PEP 574** -- Protocolo de Pickle 5 com buffers de dados fora da
  banda


Restringindo globais
====================

Por padrão, a desserialização com pickle importará qualquer classe ou
função que encontrar nos dados pickle. Para muitos aplicativos, esse
comportamento é inaceitável, pois permite que o unpickler importe e
invoque código arbitrário. Basta considerar o que este fluxo de dados
pickle feito à mão faz quando carregado:

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

Neste exemplo, o unpickler importa a função "os.system()" e então
aplica o argumento string "echo hello world". Embora este exemplo seja
inofensivo, não é difícil imaginar um que possa danificar seu sistema.

Por esta razão, você pode querer controlar o que é desserializado com
pickle personalizando "Unpickler.find_class()". Ao contrário do que
seu nome sugere, "Unpickler.find_class()" é chamado sempre que um
global (ou seja, uma classe ou uma função) é solicitado. Assim, é
possível proibir completamente os globais ou restringi-los a um
subconjunto seguro.

Aqui está um exemplo de um unpickler que permite que apenas algumas
classes seguras do módulo "builtins" sejam carregadas:

   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()

Um exemplo de uso do nosso unpickler funcionando como esperado:

   >>> 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

Como nossos exemplos mostram, você deve ter cuidado com o que permite
que seja desserializado com pickle. Portanto, se a segurança é uma
preocupação, você pode querer considerar alternativas como a API de
marshalling em "xmlrpc.client" ou soluções de terceiros.


Desempenho
==========

Versões recentes do protocolo pickle (do protocolo 2 em diante)
apresentam codificações binárias eficientes para vários recursos
comuns e tipos embutidos. Além disso, o módulo "pickle" tem um
otimizador transparente escrito em C.


Exemplos
========

Para código mais simples, use as funções "dump()" e "load()".

   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)

O exemplo a seguir lê os dados resultantes em serializados com pickle.

   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)

Ver também:

  Módulo "copyreg"
     Registro de construtor de interface Pickle para tipos de
     extensão.

  Módulo "pickletools"
     Ferramentas para trabalhar e analisar dados serializados com
     pickle.

  Módulo "shelve"
     Banco de dados indexado de objetos; usa "pickle".

  Módulo "copy"
     Cópia rasa e cópia profunda de objeto.

  Módulo "marshal"
     Serialização de alto desempenho de tipos embutidos.

-[ Notas de rodapé ]-

[1] Não confunda isso com o módulo "marshal"

[2] É por isso que funções "lambda" não podem ser serializadas com
    pickle: todas as funções "lambda" compartilham o mesmo nome:
    "<lambda>".

[3] A exceção levantada provavelmente será uma "ImportError" ou uma
    "AttributeError", mas poderia ser outra coisa.

[4] O módulo "copy" usa este protocolo para operações de cópia rasa e
    cópia profunda.

[5] A limitação de caracteres alfanuméricos se deve ao fato de que os
    IDs persistentes, no protocolo 0, serem delimitados pelo caractere
    de nova linha. Portanto, se qualquer tipo de caractere de nova
    linha ocorrer em IDs persistentes, os dados resultantes da
    serialização com pickle se tornarão ilegíveis.
