您可以使用pickle标准库中的模块。这是它在您的示例中的基本应用：

import pickle

class Company(object):
    def __init__(self, name, value):
        self.name = name
        self.value = value

with open('company_data.pkl', 'wb') as outp:
    company1 = Company('banana', 40)
    pickle.dump(company1, outp, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

    company2 = Company('spam', 42)
    pickle.dump(company2, outp, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

del company1
del company2

with open('company_data.pkl', 'rb') as inp:
    company1 = pickle.load(inp)
    print(company1.name)  # -> banana
    print(company1.value)  # -> 40

    company2 = pickle.load(inp)
    print(company2.name) # -> spam
    print(company2.value)  # -> 42

您还可以定义自己的简单实用程序，如下所示，它打开文件并向其中写入单个对象：

def save_object(obj, filename):
    with open(filename, 'wb') as outp:  # Overwrites any existing file.
        pickle.dump(obj, outp, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

# sample usage
save_object(company1, 'company1.pkl')

更新

由于这是一个如此受欢迎的答案，我想谈谈一些稍微高级的使用主题。

cPickle（或_pickle）与pickle

实际使用模块几乎总是更可取，cPickle而不是pickle因为前者是用 C 编写的并且速度更快。它们之间有一些细微的差别，但在大多数情况下它们是等价的，C
版本将提供非常出色的性能。切换到它再简单不过了，只需将import语句更改为：

import cPickle as pickle

在 Python 3 中，cPickle已重命名_pickle，但不再需要这样做，因为pickle模块现在会自动执行- 看看 python3 中的 pickle 和 _pickle有什么区别？.

简而言之，您可以使用以下内容来确保您的代码在 Python 2 和 3 中都可用时 始终 使用 C 版本：

try:
    import cPickle as pickle
except ModuleNotFoundError:
    import pickle

数据流格式（协议）

pickle可以读取和写入几种不同的、特定于 Python
的格式的文件，称为文档中描述的 协议 ，“协议版本 0”是 ASCII，因此是“人类可读的”。版本 > 0 是二进制的，可用的最高版本取决于使用的 Python
版本。默认值还取决于 Python 版本。在 Python 2 中，默认值为 Protocol version ，但在 Python 3.8.1 中，它是
Protocol version 。在 Python 3.x 中，该模块添加了一个，但在 Python 2
中不存在。0``4``pickle.DEFAULT_PROTOCOL

幸运的是，每次调用都有简写pickle.HIGHEST_PROTOCOL（假设这是您想要的，并且您通常会这样做），只需使用文字数字-1——类似于通过负索引引用序列的最后一个元素。所以，而不是写：

pickle.dump(obj, outp, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

你可以写：

pickle.dump(obj, outp, -1)

Pickler无论哪种方式，如果您创建了一个用于多个泡菜操作的对象，您只需指定一次协议：

pickler = pickle.Pickler(outp, -1)
pickler.dump(obj1)
pickler.dump(obj2)
   etc...

注意 ：如果您在运行不同版本 Python
的环境中，那么您可能希望显式使用（即硬编码）所有它们都可以读取的特定协议号（更高版本通常可以读取由早期版本生成的文件） .

多个对象

虽然泡菜文件 可以 包含任意数量的泡菜对象，如上面的示例所示，但当它们的数量未知时，通常更容易将它们全部存储在某种可变大小的容器中，例如 a
list, tuple, ordict并写入在一次调用中将它们全部保存到文件中：

tech_companies = [
    Company('Apple', 114.18), Company('Google', 908.60), Company('Microsoft', 69.18)
]
save_object(tech_companies, 'tech_companies.pkl')

并稍后恢复列表及其中的所有内容：

with open('tech_companies.pkl', 'rb') as inp:
    tech_companies = pickle.load(inp)

主要优点是您不需要知道保存了多少对象实例以便稍后加载它们（尽管在没有这些信息的情况下这样做 是
可能的，但它需要一些稍微专门的代码）。就我个人而言，这就是下面示例代码中使用的方法：

class Company:
    def __init__(self, name, value):
        self.name = name
        self.value = value

def pickle_loader(filename):
    """ Deserialize a file of pickled objects. """
    with open(filename, "rb") as f:
        while True:
            try:
                yield pickle.load(f)
            except EOFError:
                break

print('Companies in pickle file:')
for company in pickle_loader('company_data.pkl'):
    print('  name: {}, value: {}'.format(company.name, company.value))