5.21小节starting..

cookbook/c05/p21_serialize_object.py

@@ -0,0 +1,37 @@
+#!/usr/bin/env python
+# -*- encoding: utf-8 -*-
+"""
+Topic: 序列化一个对象
+Desc : 
+"""
+import pickle
+
+
+def serailize_object():
+    data = [1, 2, 3]
+    f = open('somefile', 'wb')
+    pickle.dump(data, f)
+
+    # 将对象转储为字符串
+    s = pickle.dumps(data)
+
+    # Restore from a file
+    f = open('somefile', 'rb')
+    data = pickle.load(f)
+
+    # Restore from a string
+    data = pickle.loads(s)
+
+    f = open('somedata', 'wb')
+    pickle.dump([1, 2, 3, 4], f)
+    pickle.dump('hello', f)
+    pickle.dump({'Apple', 'Pear', 'Banana'}, f)
+    f.close()
+
+    f = open('somedata', 'rb')
+    print(pickle.load(f))
+    print(pickle.load(f))
+    print(pickle.load(f))
+
+if __name__ == '__main__':
+    serailize_object()

source/c05/p21_serializing_python_objects.rst

@@ -5,14 +5,86 @@
 ----------
 问题
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-todo...
+你需要将一个Python对象序列化为一个字节流，以便将它保存到一个文件、存储到数据库或者通过网络传输它。
+
+|
 
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 解决方案
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-todo...
+The most common approach for serializing data is to use the pickle module. To dump
+an object to a file, you do this:
+对于序列化最普遍的做法就是使用 ``pickle`` 模块。为了将一个对象保存到一个文件中，可以这样做：
+
+.. code-block:: python
+
+    import pickle
+
+    data = ... # Some Python object
+    f = open('somefile', 'wb')
+    pickle.dump(data, f)
+
+为了将一个对象转储为一个字符串，可以使用 ``pickle.dumps()`` ：
+
+.. code-block:: python
+
+    s = pickle.dumps(data)
+
+为了从字节流中恢复一个对象，使用 ``picle.load()`` 或 ``pickle.loads()`` 函数。比如：
+
+.. code-block:: python
+
+    # Restore from a file
+    f = open('somefile', 'rb')
+    data = pickle.load(f)
+
+    # Restore from a string
+    data = pickle.loads(s)
+
+|
 
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 讨论
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-todo...
+对于大多数应用程序来讲，``dump()`` 和 ``load()`` 函数的使用就是你有效使用 ``pickle`` 模块所需的全部了。
+它可适用于绝大部分Python数据类型和用户自定义类的对象实例。
+如果你碰到某个库可以让你在数据库中保存/恢复Python对象或者是通过网络传输对象的话，
+那么很有可能这个库的底层就使用了 ``pickle`` 模块。
+
+``pickle`` 是一种Python特有的自描述的数据编码。
+通过自描述，被序列化后的数据包含每个对象开始和结束以及它的类型的信息。
+因此，你无需担心对象记录的定义，它总是能工作。
+举个例子，如果要处理多个对象，你可以这样做：
+
+.. code-block:: python
+
+    >>> import pickle
+    >>> f = open('somedata', 'wb')
+    >>> pickle.dump([1, 2, 3, 4], f)
+    >>> pickle.dump('hello', f)
+    >>> pickle.dump({'Apple', 'Pear', 'Banana'}, f)
+    >>> f.close()
+    >>> f = open('somedata', 'rb')
+    >>> pickle.load(f)
+    [1, 2, 3, 4]
+    >>> pickle.load(f)
+    'hello'
+    >>> pickle.load(f)
+    {'Apple', 'Pear', 'Banana'}
+    >>>
+
+你还能序列化函数，类，还有接口，但是结果数据仅仅将它们的名称编码成对应的代码对象。例如：
+
+.. code-block:: python
+
+    >>> import math
+    >>> import pickle.
+    >>> pickle.dumps(math.cos)
+    b'\x80\x03cmath\ncos\nq\x00.'
+    >>>
+
+当数据反序列化回来的时候，会先假定所有的源数据时可用的。
+模块，类和函数会自动按需导入进来。对于Python数据被不同机器上的解析器所共享的应用程序而言，
+数据的保存可能会有问题，因为所有的机器都必须访问同一个源代码。
+
+