Python是一门高级编程语言，它是一种解释性语言，可以用于多种计算和数据分析任务。在Python中，我们可以使用Pickle模块来进行对象的序列化和反序列化（即将Python对象转换为字节流，再将字节流转换为Python对象），生成扩展名为.pkl的文件。.pkl文件可以存储包含Python对象的二进制数据，使得这些数据可以在不同的Python程序之间自由传递。那么，我们来从多个方面来阐述.pkl文件的基本概念、Pickle模块和.pkl文件的应用场景。
一、基本概念
什么是序列化？序列化就是将对象序列化为可存储或可传输格式，比如二进制数据或者文本格式。在Python中，pickle模块是负责对象序列化和反序列化的模块，pickling 是将对象序列化为一种中间格式，即一个字节流，而 unpickling 则是将这个字节流转化为对象。
那么什么是.pkl文件呢？.pkl是pickle模块序列化的二进制格式，即通过pickle.dump()函数将对象保存为二进制文件，通过pickle.load()函数读取二进制文件，还原成python对象。这个后缀名是默认的，不是必要的。
二、Pickle模块
Pickle是Python的一个内置模块，通过该模块，Python程序可以将一个变量持久化保存到一个磁盘或其他存储器中，也可以在程序运行中动态的将Python对象转化为字节流发送到网络或其他程序中进行保存或分析。其中，pickle主要提供了两类对象：Pickler和Unpickler。
1. Pickler对象
Pickler对象主要用于将Python对象序列化为pickle格式，并将pickle格式的内容写入文件中。可以通过pickle.Pickler(file)创建一个Pickler对象。创建Pickler对象时，需要指定将序列化数据保存的文件对象。
import pickle
list1 = [1,2,3,4,5,6]
with open('test.pkl', 'wb') as f:
pkl = pickle.Pickler(f)
pkl.dump(list1)
2. Unpickler对象
Unpickler对象主要用于将Pickle格式的数据反序列化成功Python对象，从而在Python中操作反序列化后的对象。可以通过pickle.Unpickler(file)创建一个Unpickler对象。创建Unpickler对象时，需要指定保存Pickle格式数据的文件对象。
import pickle
with open('test.pkl', 'rb') as f:
upkl = pickle.Unpickler(f)
list2 = upkl.load()
print(list2)
三、应用场景
.pkl文件在机器学习、数据分析等领域应用广泛，如下所示：
1. 模型保存与加载
在机器学习中，我们通常需要训练一个模型，然后使用该模型对新的数据进行预测。在大多数情况下，我们希望将我们经过训练和调试的模型保存在硬盘上，以便之后再次使用或共享。pickle模块提供了保存和加载Python对象的功能，因此我们可以使用Pickler和Unpickler对象将我们的机器学习模型保存为.pkl文件，然后在以后的某个时间重新加载模型。
2. 数据存档
在数据科学和数据分析中，我们经常需要处理大量的数据，并且这些数据通常是固定不变的（如一些元数据，数据集描述符，或者结果），然后使用pickle模块可以将这些数据保存为.pkl文件，以便在以后的分析过程中使用。
3. 进程间数据传递
在多进程编程中，通常需要在进程之间传递数据结构，如列表、字典等，此时可以使用pickle模块将Python对象序列化成二进制数据，以便进程间可以解析并使用它们。
4. 数据库数据处理存储中间格式
在处理大数据时，为了避免频繁操作数据库或网络传输，可以采用pickle存储数据的中间格式，以提高效率。比如，可以将数据从数据库中提取出来，存储为.pkl文件，然后再从.pkl文件中读取数据进行处理。