1.什麼是持久性：
持久性的基本思想很簡單。假定有一個 Python 程序，它可能是一個管理日常待辦事項的程序，您希望在多次執行這個程序之間可以保存應用程序對象（待辦事項）。換句話說，您希望將對象存儲在磁盤上，便於以後檢索。這就是持久性。要達到這個目的，有幾種方法，每一種方法都有其優缺點。
例如，可以將對象數據存儲在某種格式的文本文件中，譬如 CSV 文件。或者可以用關係數據庫，譬如 Gadfly、MySQL、PostgreSQL 或者 DB2。這些文件格式和數據庫都非常優秀，對於所有這些存儲機制，Python 都有健壯的接口。
這些存儲機制都有一個共同點：存儲的數據是獨立於對這些數據進行操作的對象和程序。這樣做的好處是，數據可以作爲共享的資源，供其它應用程序使用。缺點 是，用這種方式，可以允許其它程序訪問對象的數據，這違背了面向對象的封裝性原則 — 即對象的數據只能通過這個對象自身的公共（public）接口來訪問。
2.對象持久性-對象序列化/反序列化
有時您 可以在讀寫的時候，手動進行與字符串的轉換（例如，用str和eval調用），但只能做到這樣。對任意複雜的Python對象，如類實例和嵌套的數據結 構，您需要更多的東西。例如，類實例對象以後無法從其標準字符串表達（string representation）重建。自定義的到字符串的轉換容易出錯，並且不通用。
Python 系統的標準部件，pickle模塊，提供了所需的轉換步驟。它可以將幾乎任意的Python內存對象，轉換爲單一線性的字符串格式，使之適於無格式文件存 儲，或在可靠來源之間跨越網絡套接口傳輸等等，並可反向轉換。這種從對象到字符串的轉換通常被稱爲序列化（serialization）：將內存中的任意 數據結構映射爲串行字符串形式。
對象的字符串表達由於其線性的格式，有時也被稱爲字節流。它包含了原始內存中對象的所有內容和引用結構。當對象後來從其字節串重建時，內存中新建的對象與原對象具有相同的結構和值，但位於不同的內存地址。該重建對象實際上是原對象的複製。
3.pickle
(1)dump-序列化，load--反序列化
import pickle
f = open('temp', 'w')
x = ['Hello', ('pickle', 'world')] # list with nested tuple
pickle.dump(x, f)
f.close( ) # close to flush changes
f = open('temp', 'r')
y = pickle.load(f)
y
['Hello', ('pickle', 'world')]
x == y, x is y
(True, False)除 了內置的類型，如以上例子中的列表，元組和字典，類實例也可被pickle到類似文件的對象中。
unpickle所得的對象具有與原對象相同的值和引用結構，但它位於不同的內存地址。無論在同一進程或另一進程unpickle，都是這樣。用Python的話來說，unpickle後的對象是“==”關係，但不是“is”關係：
（2）封裝一下,houhou:
import pickle
def saveDbase(filename, object):
file = open(filename, 'w')
pickle.dump(object, file) # pickle to file
file.close( ) # any file-like object will do
def loadDbase(filename):
file = open(filename, 'r')
object = pickle.load(file) # unpickle from file
file.close( ) # re-creates object in memory
return object參考文章：http://longmans1985.blog.163.com/blog/static/706054752009412105226942/
http://www.cppblog.com/jinq0123/archive/2009/07/03/89167.html
(兩個大牛的博客)
