python对象的扩展pickling支持+递归内部函数支持
yccloudpickle的Python项目详细描述
#cloudpickle
[！[构建状态]（https://travis-ci.org/cloudpipe/cloudpickle.svg？branch=master
）（https://travis ci.org/cloudpipe/cloudpickle）
[！[codecov.io]（https://codecov.io/github/cloudpipe/cloudpickle/coverage.svg？branch=master）（https://codecov.io/github/cloudpipe/cloudpickle？branch=master）
`cloudpickle`使序列化python标准库中默认的'pickle'模块不支持的python结构成为可能。
`cloudpickle`对于通过网络发送python
表达式以在远程主机上执行的群集计算特别有用，可能
接近数据。
除其他外，“cloudpickle”支持对lambda表达式进行pickling，
在“主”模块中交互定义的函数和类。
表达式：
`` python
>；>import cloudpickle
>；>squared=lambda x:x**2
>；>pickled_mbda=cloudpickle.dumps（squared）
>；>import pickle
>；>new_mbda=pickle.loads（pickled_mbda）
>；>新的_平方（2）
4
```
返回数据+常量
…
>；>pickle_函数=cloudpickle.dumps（my_函数）
>；>pickle.loads（pickle_函数）（43）
85
````
要测试运行所有受支持版本的
python和py py:
>或针对特定环境：
-使用“py.test”仅运行当前版本的
python:
pip install-r的测试dev requirements.txt
pythonpath='：tests'py.test
history
----
`cloudpickle'最初由[picloud.com]开发（http://web.archive.org/web/20140721022102/http://blog.picloud.com/2013/11/17/picloud-has-joined-dropbox/），并作为
客户端sdk的一部分提供。
作为pyspark的一部分，python
与[apache spark]的接口（https://spark.apache.org/）。davies liu、josh
rosen、thom neale和其他apache spark开发人员显著改进了它，
最值得注意的是添加对pypy和python 3的支持。
“cloudpickle”项目的目标是让spark生态系统之外的更广泛的用户可以使用该工作，并通过专用的非回归测试套件使其更容易改进。
[！[构建状态]（https://travis-ci.org/cloudpipe/cloudpickle.svg？branch=master
）（https://travis ci.org/cloudpipe/cloudpickle）
[！[codecov.io]（https://codecov.io/github/cloudpipe/cloudpickle/coverage.svg？branch=master）（https://codecov.io/github/cloudpipe/cloudpickle？branch=master）
`cloudpickle`使序列化python标准库中默认的'pickle'模块不支持的python结构成为可能。
`cloudpickle`对于通过网络发送python
表达式以在远程主机上执行的群集计算特别有用，可能
接近数据。
除其他外，“cloudpickle”支持对lambda表达式进行pickling，
在“主”模块中交互定义的函数和类。
表达式：
`` python
>；>import cloudpickle
>；>squared=lambda x:x**2
>；>pickled_mbda=cloudpickle.dumps（squared）
>；>import pickle
>；>new_mbda=pickle.loads（pickled_mbda）
>；>新的_平方（2）
4
```
返回数据+常量
…
>；>pickle_函数=cloudpickle.dumps（my_函数）
>；>pickle.loads（pickle_函数）（43）
85
````
要测试运行所有受支持版本的
python和py py:
>或针对特定环境：
-使用“py.test”仅运行当前版本的
python:
pip install-r的测试dev requirements.txt
pythonpath='：tests'py.test
history
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`cloudpickle'最初由[picloud.com]开发（http://web.archive.org/web/20140721022102/http://blog.picloud.com/2013/11/17/picloud-has-joined-dropbox/），并作为
客户端sdk的一部分提供。
作为pyspark的一部分，python
与[apache spark]的接口（https://spark.apache.org/）。davies liu、josh
rosen、thom neale和其他apache spark开发人员显著改进了它，
最值得注意的是添加对pypy和python 3的支持。
“cloudpickle”项目的目标是让spark生态系统之外的更广泛的用户可以使用该工作，并通过专用的非回归测试套件使其更容易改进。
欢迎加入QQ群-->： 979659372
