Python 的 pickle（我这里说的是标准 Python 2.5/2.6/2.7）不能 pickle 锁、文件对象等。
它也不能 pickle 生成器和 lambda 表达式（或任何其他匿名代码），因为 pickle 实际上只存储名称引用。
如果存在锁和依赖于操作系统的功能，原因如下：why你不能腌制它们，这是显而易见的，也是有道理的。
But 为什么不能 pickle 生成器？
Note：只是为了清楚起见 - 我对根本原因感兴趣（或设计决策中的假设和选择）why，而不是“因为它会给你一个 Pickle 错误”。
我意识到这个问题有点宽泛，所以这里有一个经验法则来判断你是否回答这个问题：“如果提出这些假设，或者允许的发电机类型在某种程度上受到更多限制，酸洗发电机会再次工作吗？”
有很多关于此的信息。有关该问题的“官方说法”，请阅读（已关闭）Python bugtracker 问题 http://bugs.python.org/issue1092962.
做出该决定的人之一详细阐述了核心推理这个博客 http://peadrop.com/blog/2009/12/29/why-you-cannot-pickle-generators/:
由于生成器本质上是一个增强的函数，因此我们需要保存它的字节码（这不能保证在 Python 版本之间向后兼容）及其框架（保存生成器的状态，例如局部变量、闭包和指令指针。后者实现起来相当麻烦，因为它基本上需要使整个解释器变得可腌制。因此，任何对 pickling 生成器的支持都需要对 CPython 的核心进行大量更改。
现在，如果 pickle 不支持的对象（例如，文件句柄、套接字、数据库连接等）出现在生成器的局部变量中，则该生成器无法自动 pickle，无论我们可能对生成器有任何 pickle 支持如何实施。因此，在这种情况下，您仍然需要提供自定义__getstate__ and __setstate__方法。这个问题使得对生成器的任何酸洗支持都相当有限。
并提到了两个建议的解决方法：
不管怎样，如果你需要这样的功能，那么可以看看 Stackless Python，它可以完成上述所有功能。由于 Stackless 的解释器是可挑选的，因此您还可以免费获得流程迁移。这意味着您可以中断一个tasklet（Stackless 绿色线程的名称），对其进行pickle，将pickle 发送到另一台机器，取消pickle，恢复tasklet，然后瞧，您刚刚迁移了一个进程。这是一个非常酷的功能！
但以我的拙见，解决这个问题的最佳解决方案是将生成器重写为简单的迭代器（即带有__next__方法）。迭代器在空间上可以轻松高效地进行 pickle，因为它们的状态是明确的。然而，您仍然需要显式地处理表示某些外部状态的对象；你无法回避这个问题。
本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)
