# `pickle` — Python object serialization

Código fuente: Lib/pickle.py

The `pickle` module implements binary protocols for serializing and de-serializing a Python object structure. «Pickling» is the process whereby a Python object hierarchy is converted into a byte stream, and «unpickling» is the inverse operation, whereby a byte stream (from a binary file or bytes-like object) is converted back into an object hierarchy. Pickling (and unpickling) is alternatively known as «serialization», «marshalling,» [1] or «flattening»; however, to avoid confusion, the terms used here are «pickling» and «unpickling».

Advertencia

El modulo `pickle` no es seguro. Solo deserialize con pickle los datos en los que confía.

Es posible construir datos maliciosos con pickle que ejecuten código arbitrario durante el proceso de `unpickling`. Nunca deserialize datos con pickle que podrían haber venido de una fuente no confiable, o que podrían haber sido manipulados.

Considere firmar los datos con `hmac` si necesita asegurarse de que no hayan sido alterados.

Los formatos de serialización más seguros como `json` pueden ser más apropiados si está procesando datos no confiables. Ver Comparación con json.

## Relación con otros módulos de Python

### Comparación con `marshal`

Python has a more primitive serialization module called `marshal`, but in general `pickle` should always be the preferred way to serialize Python objects. `marshal` exists primarily to support Python’s `.pyc` files.

The `pickle` module differs from `marshal` in several significant ways:

- `marshal` cannot be used to serialize user-defined classes and their instances. `pickle` can save and restore class instances transparently, however the class definition must be importable and live in the same module as when the object was pickled.

- The `marshal` serialization format is not guaranteed to be portable across Python versions. Because its primary job in life is to support `.pyc` files, the Python implementers reserve the right to change the serialization format in non-backwards compatible ways should the need arise. The `pickle` serialization format is guaranteed to be backwards compatible across Python releases provided a compatible pickle protocol is chosen and pickling and unpickling code deals with Python 2 to Python 3 type differences if your data is crossing that unique breaking change language boundary.

### Comparación con `json`

Existen diferencias fundamentales entre los protocolos pickle y JSON (JavaScript Object Notation):

- JSON es un formato de serialización de texto (genera texto unicode, aunque la mayoría de las veces se codifica a `utf-8`), mientras que pickle es un formato de serialización binario;

- JSON es legible por humanos, mientras que pickle no lo es;

- JSON es interoperable y ampliamente utilizado fuera del ecosistema de Python, mientras que pickle es específico de Python;

- JSON, por defecto, solo puede representar un subconjunto de los tipos integrados de Python, y no clases personalizadas; pickle puede representar un número extremadamente grande de tipos de Python (muchos de ellos automáticamente, mediante el uso inteligente de la introspección de objetos en Python; los casos complejos se pueden abordar implementando API de objetos específicos, specific object APIs);

- A diferencia de pickle, deserializar JSON no confiable no crea en sí mismo una vulnerabilidad de ejecución de código arbitraria.

Ver también

El modulo `json`: un módulo de la biblioteca estándar que permite la serialización y deserialización de JSON.

## Formato de flujo de datos

The data format used by `pickle` is Python-specific. This has the advantage that there are no restrictions imposed by external standards such as JSON (which can’t represent pointer sharing); however it means that non-Python programs may not be able to reconstruct pickled Python objects.

By default, the `pickle` data format uses a relatively compact binary representation. If you need optimal size characteristics, you can efficiently compress pickled data.

The module `pickletools` contains tools for analyzing data streams generated by `pickle`. `pickletools` source code has extensive comments about opcodes used by pickle protocols.

Actualmente hay 6 protocolos diferentes que se pueden utilizar para serializar con pickle. Cuanto mayor sea el protocolo utilizado, más reciente será la versión de Python necesaria para leer el pickle producido.

- La versión 0 del protocolo es el protocolo original «legible para humanos» y es compatible con versiones anteriores de Python.

- La versión 1 del protocolo es un formato binario antiguo que también es compatible con versiones anteriores de Python.

- La versión 2 del protocolo se introdujo en Python 2.3. Proporciona un serializado con pickle mucho más eficiente de new-style classes. Consulte PEP 307 para obtener información sobre las mejoras que trae el protocolo 2.

- Se agregó la versión 3 del protocolo en Python 3.0. Tiene soporte explícito para objetos `bytes` y no puede ser deserializado con pickle por Python 2.x. Este era el protocolo predeterminado en Python 3.0–3.7.

- Protocol version 4 was added in Python 3.4. It adds support for very large objects, pickling more kinds of objects, and some data format optimizations. This was the default protocol in Python 3.8–3.13. Refer to PEP 3154 for information about improvements brought by protocol 4.

- Protocol version 5 was added in Python 3.8. It adds support for out-of-band data and speedup for in-band data. It is the default protocol starting with Python 3.14. Refer to PEP 574 for information about improvements brought by protocol 5.

Nota

Serialization is a more primitive notion than persistence; although `pickle` reads and writes file objects, it does not handle the issue of naming persistent objects, nor the (even more complicated) issue of concurrent access to persistent objects. The `pickle` module can transform a complex object into a byte stream and it can transform the byte stream into an object with the same internal structure. Perhaps the most obvious thing to do with these byte streams is to write them onto a file, but it is also conceivable to send them across a network or store them in a database. The `shelve` module provides a simple interface to pickle and unpickle objects on DBM-style database files.

## Interfaz del módulo

Para serializar una jerarquía de objetos, simplemente llame a la función `dumps()`. De manera similar, para deserializar un flujo de datos, llama a la función `loads()`. Sin embargo, si desea tener más control sobre la serialización y la deserialización, puede crear un objeto `Pickler` o `Unpickler`, respectivamente.

The `pickle` module provides the following constants:

pickle.HIGHEST_PROTOCOL

  Un entero, la versión de protocolo (protocol version) más alta disponible. Este valor se puede pasar como un valor de protocolo a las funciones `dump()` y `dumps()` así como al constructor `Pickler`.

pickle.DEFAULT_PROTOCOL

  An integer, the default protocol version used for pickling. May be less than `HIGHEST_PROTOCOL`. Currently the default protocol is 5, introduced in Python 3.8 and incompatible with previous versions. This version introduces support for out-of-band buffers, where PEP 3118-compatible data can be transmitted separately from the main pickle stream.

  Distinto en la versión 3.0: El protocolo predeterminado es 3.

  Distinto en la versión 3.8: El protocolo predeterminado es 4.

  Distinto en la versión 3.14: The default protocol is 5.

The `pickle` module provides the following functions to make the pickling process more convenient:

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

  Escribe la representación pickle del objeto obj en el archivo abierto file object. Esto es equivalente a `Pickler(file, protocol).dump(obj)`.

  Los argumentos file, protocol, fix_imports y buffer_callback tienen el mismo significado que en el constructor `Pickler`.

  Distinto en la versión 3.8: Se agregó el argumento buffer_callback.

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

  Retorna la representación pickle del objeto obj como un objeto `bytes`, en lugar de escribirlo en un archivo.

  Los argumentos protocol, fix_imports y buffer_callback tienen el mismo significado que en el constructor `Pickler`.

  Distinto en la versión 3.8: Se agregó el argumento buffer_callback.

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

  Lee la representación pickle de un objeto desde un archivo abierto file object y retorna la jerarquía de objetos reconstituidos especificada en el mismo. Esto es equivalente a `Unpickler(file).load()`.

  La versión de protocolo del pickle se detecta automáticamente, por lo que no se necesita ningún argumento de protocolo. Los bytes más allá de la representación empaquetada son ignorados.

  Los argumentos file, fix_imports, encoding, errors, strict y buffers tienen el mismo significado que en el constructor `Unpickler`.

  Distinto en la versión 3.8: Se agregó el argumento buffers.

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

  Retorna la jerarquía de objetos reconstruida de la representación pickle data de un objeto. data debe ser un objeto tipo binario (bytes-like object).

  La versión de protocolo del pickle se detecta automáticamente, por lo que no se necesita ningún argumento de protocolo. Los bytes más allá de la representación empaquetada son ignorados.

  Los argumentos fix_imports, encoding, errors, strict y buffers tienen el mismo significado que en el constructor `Unpickler`.

  Distinto en la versión 3.8: Se agregó el argumento buffers.

The `pickle` module defines three exceptions:

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`.

  Consulte ¿Qué se puede serializar (pickled) y deserializar (unpickled) con pickle? para aprender qué tipos de objetos se pueden serializar con pickle.

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`.

  Tenga en cuenta que también se pueden generar otras excepciones durante la deserializacion con pickle, incluyendo (pero no necesariamente limitado a) AttributeError, EOFError, ImportError, e IndexError.

The `pickle` module exports three classes, `Pickler`, `Unpickler` and `PickleBuffer`:

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

  Esto toma un archivo binario para escribir un flujo de datos de pickle.

  El argumento opcional protocol , un entero, le dice al pickler que use el protocolo dado; los protocolos admitidos son 0 para `HIGHEST_PROTOCOL`. Si no se especifica, el valor predeterminado es `DEFAULT_PROTOCOL`. Si se especifica un número negativo, `HIGHEST_PROTOCOL` es seleccionado.

  El argumento file debe tener un método write() que acepte un argumento de bytes individuales. Por lo tanto, puede ser un archivo en disco abierto para escritura binaria, una instancia `io.BytesIO` , o cualquier otro objeto personalizado que cumpla con esta interfaz.

  Si fix_imports es verdadero y protocol es menor que 3, pickle intentará asignar los nuevos nombres de Python 3 a los nombres de módulos antiguos utilizados en Python 2, de modo que la secuencia de datos de pickle sea legible con Python 2.

  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.

  Distinto en la versión 3.8: Se agregó el argumento buffer_callback.

  dump(obj)

    Escribe la representación serializada con pickle del objeto obj en el objeto archivo abierto dado en el constructor.

  persistent_id(obj)

    No hacer nada por defecto. Esto existe para que una subclase pueda sobreescribirlo.

    Si `persistent_id()` retorna `None`, obj es serializado con pickle como siempre. Cualquier otro valor hace que `Pickler` emita el valor retornado como un ID persistente para obj. El significado de este ID persistente debe definirse por `Unpickler.persistent_load()`. Tenga en cuenta que el valor retornado por `persistent_id()` no puede tener una ID persistente.

    Ver Persistencia de objetos externos para detalles y ejemplos de uso.

    Distinto en la versión 3.13: Add the default implementation of this method in the C implementation of `Pickler`.

  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.

    Por defecto, un objeto de pickle no tendrá un atributo `dispatch_table`, y en su lugar utilizará la tabla de despacho global administrada por el módulo `copyreg`. Sin embargo, para personalizar el pickling para un objeto de pickle específico, se puede establecer el atributo `dispatch_table` en un objeto tipo dict. Alternativamente, si una subclase de `Pickler` tiene un atributo `dispatch_table` esto se usará como la tabla de despacho predeterminada para instancias de esa clase.

    Ver Tablas de despacho para ejemplos de uso.

    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`.

    Para un ejemplo detallado, ver Reducción personalizada para tipos, funciones y otros objetos.

    Added in version 3.8.

  fast

    Obsoleto. Habilite el modo rápido si se establece en un valor verdadero. El modo rápido deshabilita el uso de memo, por lo tanto, acelera el proceso de pickling al no generar códigos de operación PUT superfluos. No debe usarse con objetos autorreferenciales; de lo contrario, la clase `Pickler` se repetirá infinitamente.

    Use `pickletools.optimize()` si necesita pickles más compactos.

  clear_memo()

    Clears the pickler’s «memo».

    The memo is the data structure that remembers which objects the pickler has already seen, so that shared or recursive objects are pickled by reference and not by value. This method is useful when re-using picklers.

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

  Esto toma un archivo binario para leer un flujo de datos de pickle.

  La versión de protocolo de pickle se detecta automáticamente, por lo que no se necesita ningún argumento de protocolo.

  El argumento file debe tener tres métodos, un método read() que toma un argumento entero, un método readinto() que toma un argumento búfer y un método readline() que no requiere argumentos, como en la interfaz `io.BufferedIOBase`. Por lo tanto file puede ser un archivo en disco abierto para lectura binaria, un objeto `io.BytesIO`, o cualquier otro objeto personalizado que cumpla con esta interfaz.

  Los argumentos opcionales fix_imports, encoding and errors se utilizan para controlar el soporte de compatibilidad para el flujo de pickle generado por Python 2. Si fix_imports es verdadero, pickle intentará asignar los nombres antiguos de Python 2 a los nuevos nombres utilizados en Python 3. Tanto encoding como errors le indican a pickle cómo decodificar instancias de cadenas de 8 bits seleccionadas por Python 2; estos son predeterminados a “ASCII” y “strict”, respectivamente. encoding puede ser “bytes” para leer estas instancias de cadena de 8 bits como objetos de bytes. Se requiere el uso de `encoding='latin1'` para realizar el unpickling de arreglos de NumPy e instancias de `datetime`, `date` y `time` serializados con pickle por Python 2.

  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.

  Distinto en la versión 3.8: Se agregó el argumento buffers.

  load()

    Lee la representación serializada con pickle de un objeto desde el objeto de archivo abierto dado en el constructor, y retorne la jerarquía de objetos reconstituidos especificada allí. Los Bytes más allá de la representación serializada con pickle del objeto se ignoran.

  persistent_load(pid)

    Lanza un `UnpicklingError` de forma predeterminada.

    Si se define, `persistent_load()` debería retornar el objeto especificado por el ID persistente pid. Si se encuentra un ID persistente no válido, se debe lanzar un `UnpicklingError`.

    Ver Persistencia de objetos externos para detalles y ejemplos de uso.

    Distinto en la versión 3.13: Add the default implementation of this method in the C implementation of `Unpickler`.

  find_class(module, name)

    Importa module si es necesario y retorna el objeto llamado name desde el, donde los argumentos module y name son objetos de `str`. Tenga en cuenta que, a diferencia de lo que sugiere su nombre, `find_class()` también se usa para buscar funciones.

    Las subclases pueden sobreescribir esto para obtener control sobre qué tipo de objetos y cómo se pueden cargar, reduciendo potencialmente los riesgos de seguridad. Consulte Restricción de globals para obtener más detalles.

    Lanza un auditing event `pickle.find_class` con argumentos `module`, `name`.

class pickle.PickleBuffer(buffer)

  Un envoltorio (wrapper) para un búfer que representa datos serializables con pickle (picklable data). buffer debe ser un objeto que proporciona un búfer (buffer-providing), como objeto tipo binario (bytes-like object) o un arreglo N-dimensional.

  `PickleBuffer` es en sí mismo un proveedor de búfer, por lo que es posible pasarlo a otras API que esperan un objeto que provea un búfer, como `memoryview`.

  Los objetos `PickleBuffer` solo se pueden serializar usando el protocolo pickle 5 o superior. Son elegibles para serialización fuera de banda (out-of-band serialization).

  Added in version 3.8.

  raw()

    Retorna un `memoryview` del área de memoria subyacente a este búfer. El objeto retornado es una vista de memoria unidimensional, C-contigua con formato `B` (bytes sin firmar). `BufferError` es lanzado si el búfer no es contiguo a C ni a Fortran.

  release()

    Libera el búfer subyacente expuesto por el objeto PickleBuffer.

## ¿Qué se puede serializar (pickled) y deserializar (unpickled) con pickle?

Los siguientes tipos se pueden serializar con pickle (pickled):

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

- enteros, números de coma flotante, números complejos;

- cadenas de caracteres, bytes, bytearrays;

- tuplas, listas, conjuntos y diccionarios que contienen solo objetos serializables con pickle;

- funciones (incorporadas y definidas por el usuario) accesibles desde el nivel superior de un módulo (usando `def`, no `lambda`)

- clases accesibles desde el nivel superior de un módulo;

- instances of such classes for which the result of calling `__getstate__()` is picklable (see section Pickling de Instancias de clases for details).

Los intentos de serializar objetos no serializables con pickle lanzaran la excepción `PicklingError`; cuando esto sucede, es posible que ya se haya escrito una cantidad no especificada de bytes en el archivo subyacente. Intentar serializar con pickle una estructura de datos altamente recursiva puede exceder la profundidad máxima de recursividad, en este caso se lanzará un `RecursionError`. Puede aumentar cuidadosamente este límite con `sys.setrecursionlimit()`.

Tenga en cuenta que las funciones (integradas y definidas por el usuario) están completamente serializadas con pickle por qualified name, no por valor. [2] Esto significa que solo se serializa el nombre de la función, junto con el nombre del módulo y las clases que lo contienen. No se serializa ni el código de la función ni ninguno de sus atributos de función. Por lo tanto, el módulo de definición debe poder importarse en el entorno de deserialización y el módulo debe contener el objeto nombrado; de lo contrario, se generará una excepción. [3]

De manera similar, las clases se serializan por nombre completo, por lo que se aplican las mismas restricciones en el entorno de deserialización. Tenga en cuenta que ninguno de los códigos o datos de la clase se serializa, por lo que en el siguiente ejemplo, el atributo de clase `attr` no se restaura en el entorno de deserializado:

    class Foo:
        attr = 'A class attribute'

    picklestring = pickle.dumps(Foo)

Estas restricciones son la razón por la que las funciones y clases serializables con pickle deben definirse en el nivel superior de un módulo.

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.

## Pickling de Instancias de clases

En esta sección, describimos los mecanismos generales disponibles para que usted defina, personalice y controle cómo se serializan y deserializan con Pickle las instancias de clase.

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

Las clases pueden alterar el comportamiento predeterminado proporcionando uno o varios métodos especiales:

object.__getnewargs_ex__()

  In protocols 2 and newer, classes that implement the `__getnewargs_ex__()` method can dictate the values passed to the `__new__()` method upon unpickling. The method must return a pair `(args, kwargs)` where args is a tuple of positional arguments and kwargs a dictionary of named arguments for constructing the object. Those will be passed to the `__new__()` method upon unpickling.

  Debes implementar este método si el método `__new__()` de tu clase requiere argumentos de solo palabras clave. De lo contrario, se recomienda para la compatibilidad implementar `__getnewargs__()`.

  Distinto en la versión 3.6: `__getnewargs_ex__()` ahora se usa en los protocolos 2 y 3.

object.__getnewargs__()

  Este método tiene un propósito similar a `__getnewargs_ex__()`, pero solo admite argumentos posicionales. Debe retornar una tupla de argumentos `args` que se pasarán al método `__new__()` al hacer unpickling.

  `__getnewargs__()` no se llamará si `__getnewargs_ex__()` está definido.

  Distinto en la versión 3.6: Antes de Python 3.6, se llamaba a, `__getnewargs__()` en lugar de `__getnewargs_ex__()` en los protocolos 2 y 3.

object.__getstate__()

  Las clases pueden influir aún más en cómo se serializan con pickle sus instancias sobrescribiendo el método `__getstate__()`. Se llama y el objeto devuelto se conserva como el contenido de la instancia, en lugar de un estado predeterminado. Hay varios casos:

  - Para una clase que no tiene instancias `__dict__` ni `__slots__`, el estado predeterminado es `None`.

  - Para una clase que tiene una instancia `__dict__` y no tiene `__slots__`, el estado predeterminado es `self.__dict__`.

  - Para una clase que tiene una instancia `__dict__` y `__slots__`, el estado predeterminado es una tupla que consta de dos diccionarios: `self.__dict__` y un diccionario que asigna nombres de ranura a valores de ranura. Solo las ranuras que tienen un valor se incluyen en este último.

  - Para una clase que tiene `__slots__` y ninguna instancia `__dict__`, el estado predeterminado es una tupla cuyo primer elemento es `None` y cuyo segundo elemento es un diccionario que asigna nombres de ranura a valores de ranura descritos en la viñeta anterior.

  Distinto en la versión 3.11: Se agregó la implementación predeterminada del método `__getstate__()` en la clase `object`.

object.__setstate__(state)

  Al hacer unpickling, si la clase define `__setstate__()`, este es llamado con el estado unpickled (no serializado con pickle). En ese caso, no es necesario que el objeto de estado sea un diccionario. De lo contrario, el estado pickled (pickled state) debe ser un diccionario y sus elementos se asignan al diccionario de la nueva instancia.

  Nota

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

Refer to the section Manejo de objetos con estado for more information about how to use the methods `__getstate__()` and `__setstate__()`.

Nota

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__()

  La interfaz se define actualmente de la siguiente manera. El método `__reduce__()` no toma ningún argumento y retornará una cadena o preferiblemente una tupla (el objeto retornado a menudo se denomina «valor reducido»).

  If a string is returned, the string should be interpreted as the name of a global variable. It should be the object’s local name relative to its module; the pickle module searches the module namespace to determine the object’s module: for a given `obj` to be pickled, the `__module__` attribute is looked up on `obj` directly, which falls back to a lookup on the type of `obj` if no `__module__` instance attribute is set. This behaviour is typically useful for singletons.

  Cuando se retorna una tupla, debe tener entre dos y seis elementos. Los elementos opcionales se pueden omitir o se puede proporcionar `None` como su valor. La semántica de cada elemento está en orden:

  - Un objeto invocable que se llamará para crear la versión inicial del objeto.

  - Una tupla de argumentos para el objeto invocable. Se debe proporcionar una tupla vacía si el invocable no acepta ningún argumento.

  - Opcionalmente, el estado del objeto, que se pasará al método `__setstate__()` del objeto como se describió anteriormente. Si el objeto no tiene dicho método, el valor debe ser un diccionario y se agregará al atributo `__dict__` del objeto.

  - 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.)

  - Opcionalmente, un iterador (no una secuencia) que produce pares clave-valor sucesivos. Estos elementos se almacenarán en el objeto usando `obj[key] = value`. Esto se usa principalmente para subclases de diccionario, pero otras clases pueden usarlo siempre que implementen `__setitem__()`.

  - Opcionalmente, un invocable con una firma `(obj, state)`. Este invocable permite al usuario controlar programáticamente el comportamiento de actualización de estado de un objeto específico, en lugar de usar el método estático de `obj` `__setstate__()`. Si no es `None`, este invocable tendrá prioridad sobre `obj`’s `__setstate__()`.

    Added in version 3.8: Se agregó el sexto elemento opcional de tupla `(obj, state)`.

object.__reduce_ex__(protocol)

  Alternativamente, se puede definir un método `__reduce_ex__()`. La única diferencia es que este método debe tomar un único argumento entero, la versión del protocolo. Cuando esté definido, pickle lo preferirá en lugar del método `__reduce__()`. Además, `__reduce__()` se convierte automáticamente en sinónimo de la versión extendida. El uso principal de este método es proporcionar valores reducidos compatibles con versiones anteriores para versiones anteriores de Python.

### Persistencia de objetos externos

For the benefit of object persistence, the `pickle` module supports the notion of a reference to an object outside the pickled data stream. Such objects are referenced by a persistent ID, which should be either a string of alphanumeric characters (for protocol 0) [5] or just an arbitrary object (for any newer protocol).

The resolution of such persistent IDs is not defined by the `pickle` module; it will delegate this resolution to the user-defined methods on the pickler and unpickler, `persistent_id()` and `persistent_load()` respectively.

Para seleccionar objetos que tienen una ID persistente externo, el pickler debe tener un método personalizado `persistent_id()` que toma un objeto como argumento y retorna `None` o el ID persistente para ese objeto. Cuando se retorna `None`, el pickler simplemente serializará el objeto de forma normal. Cuando se retorna una cadena de identificación persistente, el pickler serializará ese objeto, junto con un marcador para que el unpickler lo reconozca como una identificación persistente.

Para hacer el unpickling objetos externos, el unpickler debe tener un método personalizado `persistent_load()` que toma un objeto de identificación persistente y retorna el objeto referenciado.

Aquí hay un ejemplo completo que presenta cómo se puede usar la identificación persistente para hacer el pickling objetos externos por referencia.

    # 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()

### Tablas de despacho

Si se desea personalizar el pickling de algunas clases sin alterar ningún otro código que dependa del pickling, se puede crear un pickler con una tabla de despacho privada.

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.

Por ejemplo

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

crea una instancia de `pickle.Pickler` con una tabla de despacho privada que maneja la clase `AlgunaClase` especialmente. Alternativamente, el código

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

hace lo mismo, pero todas las instancias de `MyPickler` compartirán de forma predeterminada la tabla de despacho privada. Por otro lado, el código

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

modifica la tabla de despacho global compartida por todos los usuarios del módulo `copyreg`.

### Manejo de objetos con estado

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

Un ejemplo de uso podría ser algo como esto:

    >>> 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!'

## Reducción personalizada para tipos, funciones y otros objetos

Added in version 3.8.

A veces, `dispatch_table` puede no ser lo suficientemente flexible. En particular, es posible que deseemos personalizar el pickling en función de otro criterio que no sea el tipo de objeto, o es posible que deseemos personalizar el pickling de funciones y clases.

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.

Si se definen tanto `dispatch_table` como `reducer_override()`, entonces `reducer_override()` tiene prioridad.

Nota

Por motivos de rendimiento, no se puede llamar a `reducer_override()` para los siguientes objetos: `None`, `True`, `False`, e instancias exactas de `int`, `float`, `bytes`, `str`, `dict`, `set`, `frozenset`, `list` y `tuple`.

Aquí hay un ejemplo simple donde permitimos el pickling y reconstruir una clase dada class:

    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

## Búferes fuera de banda

Added in version 3.8.

In some contexts, the `pickle` module is used to transfer massive amounts of data. Therefore, it can be important to minimize the number of memory copies, to preserve performance and resource consumption. However, normal operation of the `pickle` module, as it transforms a graph-like structure of objects into a sequential stream of bytes, intrinsically involves copying data to and from the pickle stream.

Esta restricción puede evitarse si tanto el proveedor (la implementación de los tipos de objeto a transferir) como el consumidor (a implementación del sistema de comunicaciones) admiten las facilidades de transferencia fuera de banda proporcionadas por el protocolo pickle 5 y mayor.

### API de proveedor

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.

A `PickleBuffer` object signals that the underlying buffer is eligible for out-of-band data transfer. Those objects remain compatible with normal usage of the `pickle` module. However, consumers can also opt-in to tell `pickle` that they will handle those buffers by themselves.

### API de consumidor

Un sistema de comunicaciones puede permitir el manejo personalizado de los objetos `PickleBuffer` generados al serializar un gráfico de objetos.

En el lado del envío, necesita pasar un argumento buffer_callback a `Pickler` (o a las funciones `dump()` o `dumps()`), que se llamará con cada `PickleBuffer` generado al hacer pickling del gráfico del objeto. Los búferes acumulados por buffer_callback no verán sus datos copiados en el flujo de pickle, solo se insertará un marcador barato.

En el lado receptor, necesita pasar un argumento buffers a `Unpickler` (o a las funciones `load()` o `loads()`), que es un iterable de los búferes que fueron pasado a buffer_callback. Ese iterable debería producir búferes en el mismo orden en que se pasaron a buffer_callback. Esos búferes proporcionarán los datos esperados por los reconstructores de los objetos cuyo pickling produjo los objetos originales `PickleBuffer`.

Entre el lado de envío y el lado de recepción, el sistema de comunicaciones es libre de implementar su propio mecanismo de transferencia para memorias intermedias fuera de banda. Las posibles optimizaciones incluyen el uso de memoria compartida o compresión dependiente del tipo de datos.

### Ejemplo

Aquí hay un ejemplo trivial donde implementamos una subclase `bytearray` capaz de participar en el pickling de un búfer fuera 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)

El reconstructor (el método de clase `_reconstruct`) retorna el objeto que proporciona el búfer si tiene el tipo correcto. Esta es una manera fácil de simular el comportamiento de copia cero en este ejemplo de juguete.

En el lado del consumidor, podemos serializar con pickle esos objetos de la forma habitual, que cuando no se serializan nos dará una copia del 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

Pero si pasamos un buffer_callback y luego retornamos los búferes acumulados al anular la serialización, podemos recuperar el 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 ejemplo está limitado por el hecho de que `bytearray` asigna su propia memoria: no puedes crear una instancia de `bytearray` que esté respaldada por la memoria de otro objeto. Sin embargo, los tipos de datos de terceros, como las matrices NumPy no tienen esta limitación y permiten el uso de pickling de copia cero (o realizar la menor cantidad de copias posible) cuando se transfieren entre procesos o sistemas distintos.

Ver también

PEP 574 – Protocolo Pickle 5 con datos fuera de banda

## Restricción de globals

De forma predeterminada, el unpickling importará cualquier clase o función que encuentre en los datos de pickle. Para muchas aplicaciones, este comportamiento es inaceptable, ya que permite al unpickler importar e invocar código arbitrario. Solo considere lo que hace este flujo de datos de pickle hechos a mano cuando se carga:

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

En este ejemplo, el unpickler importa la función `os.system()` y luego aplica el argumento de cadena «echo hello world». Aunque este ejemplo es inofensivo, no es difícil imaginar uno que pueda dañar su sistema.

Por esta razón, es posible que desee controlar lo que se deserializa con pickle personalizando `Unpickler.find_class()`. A diferencia de lo que sugiere su nombre, `Unpickler.find_class()` se llama siempre que se solicita un global (es decir, una clase o una función). Por lo tanto, es posible prohibir completamente los globales o restringirlos a un subconjunto seguro.

Aquí hay un ejemplo de un unpickler que permite cargar solo unas pocas clases seguras del módulo `builtins`:

    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()

Un ejemplo de uso de nuestro deserializador que funciona según lo previsto:

    >>> 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 muestran nuestros ejemplos, debes tener cuidado con lo que permites que se deserialize con pickle. Por lo tanto, si la seguridad es un problema, puede considerar alternativas como la API de marshalling en `xmlrpc.client` o soluciones de terceros.

## Performance

Recent versions of the pickle protocol (from protocol 2 and upwards) feature efficient binary encodings for several common features and built-in types. Also, the `pickle` module has a transparent optimizer written in C.

## Ejemplos

Para obtener el código más simple, use las funciones `dump()` y `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)

El siguiente ejemplo lee los datos serializados con pickle resultantes.

    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)

## Command-line interface

The `pickle` module can be invoked as a script from the command line, it will display contents of the pickle files. However, when the pickle file that you want to examine comes from an untrusted source, `-m pickletools` is a safer option because it does not execute pickle bytecode, see pickletools CLI usage.

    python -m pickle pickle_file [pickle_file ...]

The following option is accepted:

pickle_file

  A pickle file to read, or `-` to indicate reading from standard input.

Ver también

Módulo `copyreg`

  Registro de constructor de interfaz Pickle para tipos de extensión.

Módulo `pickletools`

  Herramientas para trabajar y analizar datos serializados con pickle.

Módulo `shelve`

  Indexed databases of objects; uses `pickle`.

Módulo `copy`

  Copia de objetos superficial y profunda.

Módulo `marshal`

  Serialización de alto rendimiento de tipos integrados.

Notas al pie

[1]

No confunda esto con el módulo `marshal`

[2]

Esta es la razón por la que las funciones `lambda` no se pueden serializar con pickle: todas las funciones `lambda` comparten el mismo nombre: `<lambda>`.

[3]

La excepción generada probablemente será un `ImportError` o un `AttributeError` pero podría ser otra cosa.

[4]

El módulo `copy` utiliza este protocolo para operaciones de copia superficial y profunda.

[5]

La limitación de caracteres alfanuméricos se debe a que los ID persistentes en el protocolo 0 están delimitados por el carácter de nueva línea. Por lo tanto, si se produce algún tipo de carácter de nueva línea en los ID persistentes, los datos serializados resultantes se volverán ilegibles.