深入理解Python marshal序列化（小白也能学会的Python内部序列化库教程）

什么是marshal？

marshal 是Python标准库中的一个内部模块，主要用于序列化和反序列化Python对象。它最初是为支持 .pyc 字节码文件的读写而设计的，因此对Python内置类型（如整数、字符串、列表、字典、元组等）有极高的处理效率。

与 pickle 不同，marshal 并不保证跨Python版本的兼容性，也不支持自定义类的序列化（除非该类实例仅包含基本数据类型）。因此，marshal模块教程 中通常会强调：它更适合用于临时缓存或内部数据交换，而非长期存储或网络传输。

marshal的基本用法

使用 marshal 非常简单，主要通过两个函数：dump()（写入）和 load()（读取），以及对应的 dumps() 和 loads()（操作字节串）。

1. 序列化到文件

import marshal# 准备要序列化的数据data = {    'name': 'Alice',    'age': 30,    'scores': [85, 92, 78],    'active': True}# 将数据写入 .dat 文件with open('data.dat', 'wb') as f:    marshal.dump(data, f)print("数据已成功序列化到文件！")

2. 从文件反序列化

import marshal# 从文件读取并反序列化with open('data.dat', 'rb') as f:    loaded_data = marshal.load(f)print("反序列化结果：", loaded_data)# 输出：{'name': 'Alice', 'age': 30, 'scores': [85, 92, 78], 'active': True}

3. 使用字节串进行序列化（内存操作）

import marshaldata = [1, 2, {'key': 'value'}]# 序列化为字节串serialized = marshal.dumps(data)print("序列化后的字节串：", serialized)# 从字节串反序列化restored = marshal.loads(serialized)print("恢复的数据：", restored)

marshal能序列化哪些类型？

marshal 支持以下Python内置类型：

• None、True、False
• 整数（int）、浮点数（float）、复数（complex）
• 字符串（str）、字节（bytes）
• 列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）、集合（set）
• 代码对象（code objects）—— 这也是它用于 .pyc 文件的原因

⚠️ 注意：marshal 不能 序列化以下内容：

• 自定义类的实例（除非手动处理）
• 函数、lambda 表达式
• 文件句柄、线程锁等系统资源

marshal vs pickle：该如何选择？

如果你只是在同一个Python环境中临时缓存一些基本数据结构（比如缓存计算结果），那么 Python内部序列化库 marshal 是一个高效的选择。但如果你需要长期存储、跨版本兼容或处理复杂对象，请优先考虑 pickle 或 json。

安全提示

虽然 marshal 比 pickle 更安全（因为它不会执行任意代码），但仍建议只加载你信任来源的数据。不要从不可信的网络或用户输入中直接反序列化 marshal 数据，以防潜在的内存损坏或崩溃风险。

总结

通过本篇 Python对象序列化 教程，你应该已经掌握了 marshal 模块的基本用法、适用场景和限制条件。记住：它快、轻量、适合内部使用，但不具备通用性和长期兼容性。

下次当你需要快速缓存一个字典或列表时，不妨试试这个隐藏在Python标准库中的高效工具 —— marshal！