cPickle模块：
在python中，一般可以使用pickle类来进行python对象序列化，而cPickle提供了一个更快速简单的接口，如python文档所说：“cPickle - A faster pickle”。
cPickle可以对任意一种类型的python对象进行序列化操作，比如：list, dict,甚至是一个类的对象等。而所谓的序列化，是为了能完整地保存并能够完全可逆的恢复。在cPickle中，主要有4个函数：
1. dump：将python对象序列化保存到本地的文件
import cPickle data = range(1000) cPickle.dump(data, open("test\data.pkl", "wb"))
dump函数需要指定两个参数，第一个是需要序列化的python对象名称，第二个是本地的文件，需要注意的是，在这里需要使用open函数打开一个文件，并指定“写”操作。
2. load：载入本地文件，恢复python对象
data = cPickle.load(open("test\data.pkl", "rb"))
使用open函数打开本地的一个文件，并指定“读”操作。
3. dumps：将python对象序列化保存到一个字符串变量中
data_string = cPickle.dumps(data)
4. loads：载入字符串，恢复python对象
data = cPickle.loads(data_string)
pickle与cpickle比较：
pickle完全用python来实现的，cpickle用C来实现的，cpickle的速度要比pickle快好多倍。
pickle模块：
1. pickle.dump(obj, file, [,protocol])
- 含义：pickle.dump（对象，文件，[使用协议]）
- 将要持久化的数据“对象”，保存到“文件”中，使用有3种协议，索引0为ASCII，1为旧式二进制，2为新式二进制协议，不同之处在于2要更高效一些。
- 默认dump方法使用0做协议
2. pickle.load(file)
- 含义：pickle.load(文件)，将file中的对象序列化读出。
- 从“文件”中读取字符串，将他们反序列化转换为python的数据对象，可以像操作数据类型的这些方法来操作它们；
3. pickle.dumps(obj[, protocol])
- 函数的功能：将obj对象序列化为string形式，而不是存入文件中。
- obj：想要序列化的obj对象。
- protocal：如果该项省略，则默认为0。如果为负值或HIGHEST_PROTOCOL，则使用最高的协议版本。
4. pickle.loads(string)
- 函数的功能：从string中读出序列化前的obj对象。
- string：文件名称。