什么是持久性？
持久性的基本思想很简单。假定有一个Python程序，它可能是一个管理日常待办事项的程序，您希望在多次执行这个程序之间可以保存应用程序对象（待办事项）。换句话说，您希望将对象存储在磁盘上，便于以后检索。这就是持久性。要达到这个目的，有几种方法，每一种方法都有其优缺点。
例如，可以将对象数据存储在某种格式的文本文件中，譬如CSV文件。或者可以用关系数据库，譬如Gadfly、MySQL、PostgreSQL或者DB2。这些文件格式和数据库都非常优秀，对于所有这些存储机制，Python都有健壮的接口。
这些存储机制都有一个共同点：存储的数据是独立于对这些数据进行操作的对象和程序。这样做的好处是，数据可以作为共享的资源，供其它应用程序使用。缺点是，用这种方式，可以允许其它程序访问对象的数据，这违背了面向对象的封装性原则—即对象的数据只能通过这个对象自身的公共（public）接口来访问。
另外，对于某些应用程序，关系数据库方法可能不是很理想。尤其是，关系数据库不理解对象。相反，关系数据库会强行使用自己的类型系统和关系数据模型（表），每张表包含一组元组（行），每行包含具有固定数目的静态类型字段（列）。如果应用程序的对象模型不能够方便地转换到关系模型，那么在将对象映射到元组以及将元组映射回对象方面，会碰到一定难度。这种困难常被称为阻碍性不匹配（impedence-mismatch）问题。
对象持久性
如果希望透明地存储Python对象，而不丢失其身份和类型等信息，则需要某种形式的对象序列化：它是一个将任意复杂的对象转成对象的文本或二进制表示的过程。同样，必须能够将对象经过序列化后的形式恢复到原有的对象。在Python中，这种序列化过程称为pickle，可以将对象pickle成字符串、磁盘上的文件或者任何类似于文件的对象，也可以将这些字符串、文件或任何类似于文件的对象unpickle成原来的对象。我们将在本文后面详细讨论pickle。
假定您喜欢将任何事物都保存成对象，而且希望避免将对象转换成某种基于非对象存储的开销；那么pickle文件可以提供这些好处，但有时可能需要比这种简单的pickle文件更健壮以及更具有可伸缩性的事物。例如，只用pickle不能解决命名和查找pickle文件这样的问题，另外，它也不能支持并发地访问持久性对象。如果需要这些方面的功能，则要求助类似于ZODB（针对Python的Z对象数据库）这类数据库。ZODB是一个健壮的、多用户的和面向对象的数据库系统，它能够存储和管理任意复杂的Python对象，并支持事务操作和并发控制。（请参阅参考资料，以下载ZODB。）令人足够感兴趣的是，甚至ZODB也依靠Python的本机序列化能力，而且要有效地使用ZODB，必须充分了解pickle。
另一种令人感兴趣的解决持久性问题的方法是Prevayler，它最初是用Java实现的（有关Prevaylor方面的developerWorks文章，请参阅参考资料）。最近，一群Python程序员将Prevayler移植到了Python上，另起名为PyPerSyst，由SourceForge托管（有关至PyPerSyst项目的链接，请参阅参考资料）。Prevayler/PyPerSyst概念也是建立在Java和Python语言的本机序列化能力之上。PyPerSyst将整个对象系统保存在内存中，并通过不时地将系统快照pickle到磁盘以及维护一个命令日志（通过此日志可以重新应用最新的快照）来提供灾难恢复。所以，尽管使用PyPerSyst的应用程序受到可用内存的限制，但好处是本机对象系统可以完全装入到内存中，因而速度极快，而且实现起来要比如ZODB这样的数据库简单，ZODB允许对象的数目比同时在能内存中所保持的对象要多。
既然我们已经简要讨论了存储持久对象的各种方法，那么现在该详细探讨pickle过程了。虽然我们主要感兴趣的是探索以各种方式来保存Python对象，而不必将其转换成某种其它格式，但我们仍然还有一些需要关注的地方，譬如：如何有效地pickle和unpickle简单对象以及复杂对象，包括定制类的实例；如何维护对象的引用，包括循环引用和递归引用；以及如何处理类定义发生的变化，从而使用以前经过pickle的实例时不会发生问题。我们将在随后关于Python的pickle能力探讨中涉及所有这些问题。
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