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Python数据持久化是指将程序运行时产生的数据存储到文件或数据库中，以便在下一次程序运行时可以读取和使用该数据。这可以帮助程序在断电、重启或停机后仍然可以保留数据，并节省内存空间。

常见的Python数据持久化方式有：

1. 文件存储：将数据以文本格式保存在磁盘上，例如CSV、JSON、XML等格式。
2. 数据库存储：将数据存储到关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）或非关系型数据库（如MongoDB、Redis）中。

以下是一个简单的示例，演示如何使用pickle模块将Python对象存储到文件中并从文件中载入该对象：

python
import pickle

# 将字典对象存储到文件中
my_dict = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'gender': 'female'}
with open('data.pickle', 'wb') as f:
pickle.dump(my_dict, f)

# 从文件中载入字典对象
with open('data.pickle', 'rb') as f:
loaded_dict = pickle.load(f)
print(loaded_dict) # 输出：{'name': 'Alice', 'age': 25, 'gender': 'female'}


此代码将一个Python字典对象存储到名为“data.pickle”的文件中，并使用pickle模块从该文件中载入该对象。在读取数据时，我们使用“rb”模式打开文件，因为pickle模块输出的是二进制文件。