序列化和反序列化 lambda

我想在机器 A 上序列化并在机器 B 上反序列化 python lambda。这有几个明显的问题：

• pickle 模块不会序列化或反序列化代码。它仅序列化类/方法/函数的名称
• 我在 google 找到的一些答案建议使用低级 marshal 模块来序列化 lambda 的 func_code 属性，但它们无法描述如何从反序列化的代码对象重建函数对象
• marhshal(l.func_code) 不会序列化与 lambda 相关的闭包，这会导致检测给定 lambda 何时真正需要闭包并警告用户他正在尝试序列化使用闭包的 lambda 的问题

因此，我的问题是：

• 如何从反序列化（解组）代码对象重建函数？
• 如果没有关联的闭包，如何检测给定的 lambda 将无法正常工作？

令人惊讶的是，检查 lambda 是否可以在没有关联闭包的情况下工作实际上相当容易。根据数据模型文档 http://docs.python.org/release/2.6.2/reference/datamodel.html，你可以只检查func_closure属性：

>>> def get_lambdas():
...     bar = 42
...     return (lambda: 1, lambda: bar)
...
>>> no_vars, vars = get_lambdas()
>>> print no_vars.func_closure
None
>>> print vars.func_closure
(<cell at 0x1020d3d70: int object at 0x7fc150413708>,)
>>> print vars.func_closure[0].cell_contents
42
>>>
  

然后序列化 + 加载 lambda 就相当简单了：

>>> import marshal, types
>>> old = lambda: 42
>>> old_code_serialized = marshal.dumps(old.func_code)
>>> new_code = marshal.loads(old_code_serialized)
>>> new = types.FunctionType(new_code, globals())
>>> new()
42
  

值得一看的文档FunctionType:

function(code, globals[, name[, argdefs[, closure]]])

Create a function object from a code object and a dictionary.
The optional name string overrides the name from the code object.
The optional argdefs tuple specifies the default argument values.
The optional closure tuple supplies the bindings for free variables.
  

请注意，您还可以提供一个闭包...这意味着您甚至可以序列化旧函数的闭包，然后在另一端加载它:)