是否有一种简单的方法来腌制python函数（或以其他方式序列化其代码）？

我正在尝试通过网络连接（使用asyncore）传输功能。是否有一种简单的方法来序列化python函数（至少在这种情况下不会有副作用），以便像这样进行传输？

理想情况下，我希望有一对类似于以下的函数：

def transmit(func):
    obj = pickle.dumps(func)
    [send obj across the network]

def receive():
    [receive obj from the network]
    func = pickle.loads(s)
    func()

您可以序列化函数字节码，然后在调用方上对其进行重构。所述编组模块可以用于串行化处理的代码对象，然后可将其重新组装成一个函数。即：

import marshal
def foo(x): return x*x
code_string = marshal.dumps(foo.func_code)

然后在远程过程中（在传输code_string之后）：

import marshal, types

code = marshal.loads(code_string)
func = types.FunctionType(code, globals(), "some_func_name")

func(10)  # gives 100

一些警告：

• 元帅的格式（与此有关的任何python字节码）在主要python版本之间可能不兼容。

• 仅适用于cpython实现。

• 如果该函数引用了您需要使用的全局变量（包括导入的模块，其他函数等），则也需要对它们进行序列化或在远程端重新创建它们。我的示例只是为它提供了远程进程的全局名称空间。

• 您可能需要做更多的工作来支持更复杂的情况，例如闭包或生成器函数。

请查看Dill，它扩展了Python的pickle库以支持更多类型，包括函数：

>>> import dill as pickle
>>> def f(x): return x + 1
...
>>> g = pickle.dumps(f)
>>> f(1)
2
>>> pickle.loads(g)(1)
2

它还支持对函数闭包中对象的引用：

>>> def plusTwo(x): return f(f(x))
...
>>> pickle.loads(pickle.dumps(plusTwo))(1)
3

Pyro可以为您做到这一点。

最简单的方法可能是inspect.getsource(object)（请参阅inspect模块），该方法返回带有函数或方法的源代码的String。

这完全取决于您是否在运行时生成函数：

如果这样做- inspect.getsource(object)因为动态生成的函数会从.py文件中获取对象的源代码，因此不适用于动态生成的函数，因此只能将在执行之前定义的函数作为源来检索。

而且，如果您的函数仍然放置在文件中，为什么不让接收者访问它们，而只传递模块和函数名。

我能想到的动态创建函数的唯一解决方案是在发送，发送源然后eval()在接收器端将其构造为字符串。

编辑：该marshal解决方案看起来也很聪明，不知道您可以序列化其他内置的东西

的cloud封装（PIP安装云）可以泡制任意代码，包括依赖关系。见https://stackoverflow.com/a/16891169/1264797。

code_string ='''
def foo（x）：
    返回x * 2
def bar（x）：
    返回x ** 2
'''

obj = pickle.dumps（code_string）

现在

exec（pickle.loads（obj））

富（1）
> 2
酒吧（3）
> 9

你可以这样做：

def fn_generator():
    def fn(x, y):
        return x + y
    return fn

现在，transmit(fn_generator())将发送实际定义fn(x,y)而不是对模块名称的引用。

您可以使用相同的技巧通过网络发送课程。

该模块使用的基本功能涵盖了您的查询，此外，您还可以通过网络获得最佳的压缩效果；参见说明性源代码：

y_serial.py模块::使用SQLite仓库Python对象

“序列化+持久性::在几行代码中，将Python对象压缩并注释为SQLite；然后稍后按关键字顺​​序按顺序检索它们，而无需任何SQL。数据库最有用的”标准”模块用于存储较少模式的数据。”

http://yserial.sourceforge.net

Cloudpickle可能就是您想要的。Cloudpickle描述如下：

cloudpickle对于群集计算特别有用，在群集计算中，Python代码通过网络传送以在可能接近数据的远程主机上执行。

用法示例：

def add_one(n):
  return n + 1

pickled_function = cloudpickle.dumps(add_one)
pickle.loads(pickled_function)(42)

这是一个帮助程序类，您可以用来包装函数以使它们可腌制。已经提到的注意事项marshal将适用，但是将尽一切可能使用泡菜。不会在序列化过程中保留全局或闭包。

    class PicklableFunction:
        def __init__(self, fun):
            self._fun = fun

        def __call__(self, *args, **kwargs):
            return self._fun(*args, **kwargs)

        def __getstate__(self):
            try:
                return pickle.dumps(self._fun)
            except Exception:
                return marshal.dumps((self._fun.__code__, self._fun.__name__))

        def __setstate__(self, state):
            try:
                self._fun = pickle.loads(state)
            except Exception:
                code, name = marshal.loads(state)
                self._fun = types.FunctionType(code, {}, name)