为什么不能腌制发电机？

Question

Python的pickle（我在这里说的是标准的Python 2.5 / 2.6 / 2.7）不能pickle锁，文件对象等。

它也不能腌制生成器和lambda表达式（或任何其他匿名代码），因为腌制实际上仅存储名称引用。

在锁和依赖于操作系统的功能的情况下， 为什么你不能腌制他们的理由是显而易见的，是有道理的。

但是为什么不能腌制发电机呢？

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注 ：只是为了清楚起见， -我有兴趣的根本原因（或假设和进入该设计决策选择） 为什么不“因为它给你一个味酸错误”。

我意识到这个问题的目的是广泛的，因此，以下经验法则是您是否回答的：“如果提出这些假设，或者允许的发生器类型受到更多限制，酸洗发生器会再次起作用吗？”

Answer 1

关于此的信息很多。 有关该问题的“官方词汇”，请阅读（已关闭）Python Bugtracker问题 。

该博客详细介绍了做出决定的人之一的核心推理：

由于生成器本质上是一个强大的功能，因此我们需要保存其字节码，这不能保证在Python版本和其框架之间可以向后兼容，该框架保留了生成器的状态，例如局部变量，闭包和指令指针。 后者很难完成，因为它基本上需要使整个解释器可腌制。 因此，对酸洗生成器的任何支持都需要对CPython的核心进行大量更改。

现在，如果在生成器的局部变量中出现了不被pickle支持的对象（例如，文件句柄，套接字，数据库连接等），则该生成器将无法自动被腌制，无论我们对生成器的任何pickle支持如何实行。 因此，在那种情况下，您仍然需要提供自定义__getstate__和__setstate__方法。 这个问题使得对酸洗机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：

无论如何，如果您需要这样的功能，请查看可完成上述所有操作的Stackless Python。 而且，由于Stackless的解释器是可提取的，因此您还可以免费获得进程迁移。 这意味着您可以中断小任务（Stackless的绿色线程的名称），对其进行腌制，将其发送到另一台机器，对其进行腌制，继续执行该小任务，然后查看刚刚迁移的进程。 这真是太酷了！

但是，以我的拙见，将这个生成器重写为简单的迭代器（即使用__next__方法的生成器）是解决此问题的最佳方法。 因为迭代器的状态是明确的，所以它们在空间上很容易进行腌制。 但是，您仍然需要处理显式表示某些外部状态的对象。 你无法解决这个问题。

Answer 2

您实际上可以，具体取决于实现方式。 PyPy和Stackless Python都允许这样做（无论如何在某种程度上）：

Python 2.7.1 (dcae7aed462b, Aug 17 2011, 09:46:15)
[PyPy 1.6.0 with GCC 4.0.1] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
And now for something completely different: ``Not your usual analyses.''
>>>> import pickle
>>>> gen = (x for x in range(100))
>>>> next(gen)
0
>>>> pickled = pickle.dumps(gen)
>>>> next(pickle.loads(pickled))
1

在CPython中，还可以创建一个迭代器对象来模拟可拾取的生成器。