你可以使用pickle标准库中的模块。这是你的示例的基本应用：

import pickle

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

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

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

del company1
del company2

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

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

你还可以定义自己的简单实用程序，如下所示，该实用程序打开文件并向其中写入单个对象：

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

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

更新资料

由于这是一个非常受欢迎的答案，因此，我想谈谈一些高级用法主题。

cPickle（或_pickle）与pickle

实际使用该cPickle模块几乎总是可取的，而不是pickle因为该模块是用C编写的并且速度更快。它们之间有一些细微的差异，但是在大多数情况下它们是等效的，并且C版本将提供非常优越的性能。切换到它再简单不过，只需将import语句更改为此：

import cPickle as pickle

在Python 3中，它cPickle已被重命名_pickle，但是不再需要执行此操作，因为该pickle模块现在可以自动执行此操作-请参阅python 3中的pickle和_pickle有什么区别？。

总结是，你可以使用类似以下内容的代码来确保你的代码在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可以使用多种不同的特定于Python的格式读写文件，这些格式称为文档中所述的协议，“协议版本0”为ASCII，因此“易于阅读”。版本> 1是二进制文件，可用的最高版本取决于所使用的Python版本。默认值还取决于Python版本。在Python 2中，默认值是Protocol版本，但在Python 3.8.1中，它是Protocol版本。在Python 3.x中，该模块已添加，但在Python 2中不存在。04pickle.DEFAULT_PROTOCOL

幸运的是，pickle.HIGHEST_PROTOCOL在每个调用中都有一种写法（假设这就是你想要的，并且你通常会这样做），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。因此，与其编写：

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

你可以这样写：

pickle.dump(obj, output, -1)

无论哪种方式，如果你创建了一个Pickler用于多个酸洗操作的对象，则只需指定一次协议：

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

注意：如果你正在运行不同版本的Python的环境中，则可能需要显式使用（即，硬编码）所有这些协议都可以读取的特定协议编号（较新的版本通常可以读取较早版本产生的文件） 。

多个物件

虽然泡菜文件可以包含如上述样品中，当有这些数目不详的任何数量的腌制对象的，它往往更容易将其全部保存在某种可变大小的容器，就像一个list，tuple或dict写字一次调用即可将它们全部存储到文件中：

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

然后使用以下命令还原列表及其中的所有内容：

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

主要优点是你无需知道保存了多少个对象实例即可在以后加载它们（尽管如果没有该信息就可以这样做，但它需要一些专门的代码）。请参阅相关问题的答案在pickle文件中保存和加载多个对象？有关执行此操作的不同方法的详细信息。我个人最喜欢@Lutz Prechelt的答案。它适用于此处的示例：

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

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

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