python中对象id会被复用，但pickle通过将对象本身存入memo字典来防止因id重复导致的序列化错误，因此长期使用同一pickler实例进行多次dump是安全的。
在使用 Python 的 pickle 模块进行序列化时，一个常见误解是：由于 id() 返回的整数可能被后续创建的对象复用（即“ID回收”），若长时间持有同一个 Pickler 实例并反复调用 .dump(obj)，是否可能导致新对象因 ID 与之前已序列化的对象相同，而被错误地当作“已有引用”处理，从而写入错误的数据（如 INST 或 BINPUT 指令而非完整对象）？
答案是否定的——不存在此类风险。
pickle.Pickler 内部维护一个名为 memo 的字典（类型为 dict[int, tuple[int, object]]），其键为 id(obj)，值为一个二元组 (index, obj)，其中：
- index 是该对象在 pickle 流中首次出现时的标记位置（用于后续引用）；
- obj 是对原对象的强引用，确保对象在 pickling 过程中不会被垃圾回收。
关键点在于：memo 字典不仅记录 ID，更直接持有对象引用。这意味着即使某个对象 A 被销毁、其 id(A) 后续被新对象 B 复用，只要 A 仍存在于 memo 中（即 pickling 尚未结束），B 的 id(B) == id(A) 也不会触发误匹配——因为 memo[id(B)] 对应的仍是 A，而 pickle 在写入前会显式比较 obj is memo_id_entry[1]（即身份校验），而非仅依赖 ID。
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
例如，以下行为是安全的：
import pickle
with open("stream.pkl", "wb") as f:
p = pickle.Pickler(f)
# 长时间运行中多次 dump 不同对象
p.dump([1, 2, 3]) # id: 0xabc123 → memo[0xabc123] = (0, [1,2,3])
# ... 数分钟后
p.dump({"x": 42}) # id 可能复用 0xabc123，但 pickle 会检查 is-identity
# ✅ 正确序列化，不会误认为是前一列表的重复引用⚠️ 注意事项：
- 该机制依赖于 memo 中的对象强引用，因此不能手动清空或篡改 pickler.memo；
- 若使用自定义 persistent_id 或 reducer，需确保其逻辑不破坏对象身份一致性；
- marshal 模块无此 memo 机制，故不支持循环引用或共享对象，但 pickle 完全无需担忧 ID 复用问题。
总结：Python 对象 ID 的复用是内存管理的正常行为，而 pickle 的 memo 设计从根源上规避了由此引发的歧义——它既利用 ID 做快速查找，又以对象身份（is 比较）作为最终判定依据。因此，无论是短时批量 dump 还是长时流式写入，只要使用标准 Pickler，即可放心依赖其正确性与安全性。
