Python 3 如何知道如何 pickle 扩展类型，尤其是 Numpy 数组？

Question

Numpy 数组，作为扩展类型（又名在扩展中使用 C API 定义），声明 Python 解释器范围之外的其他字段（例如 data 属性，这是一个 Buffer Structure，如 Numpy 的 array interface.
中所述 为了能够序列化它，Python 2 曾经使用 __reduce__ 函数作为 pickle 协议的一部分，如 doc, and explained here.

中所述

但是，即使 __reduce__ 仍然存在于 Python 3 中，Pickle protocol 部分（更不用说 Pickling and unpickling extension types 部分）已从文档中删除，因此它是不清楚什么是什么。
此外，还有与酸洗扩展类型相关的其他条目：

• copyreg，描述为 Pickle interface constructor registration for extension types，但在 copyreg 模块本身中没有提及扩展类型。
• PEP 3118 -- Revising the buffer protocol 为 Python 3 发布了一个新的缓冲协议。（并且可能会为此缓冲协议自动酸洗）。
• 新型class：可以假设新型classes对酸洗过程有影响。

那么，所有这些与 Numpy 数组有什么关系：

1. Numpy 数组是否实现特殊方法，例如 __reduce__ 来通知 Python 如何腌制它们（或 copyreg）？ Numpy 对象仍然公开了一个 __reduce__ 方法，但这可能是出于兼容性原因。
2. Numpy 是否使用 Pickle 开箱即用支持的 Python 的 C-API 结构（如新的 buffer protocol），因此不需要任何补充腌制 numpy 数组？

Answer 1

Python3pickle还是supports __reduce__, it is covered under the Pickling Class Instances section.

Numpy的支持在这方面没有改变；它在数组上实现 __reduce__ 以支持 Python 2 或 3:

中的 pickling

>>> import numpy
>>> numpy.array(0).__reduce__()
(<built-in function _reconstruct>, (<class 'numpy.ndarray'>, (0,), b'b'), (1, (), dtype('int64'), False, b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'))

返回一个三元素元组，包括一个用于重新创建值的函数对象、一个该函数的参数元组和一个不传递 newinstance.__setstate__().

的状态元组