我知道答案很可能是“不”！
基本上，我有一个图（节点和边的种类），它代表正方形的网格；每个节点对象都包含对该节点具有边缘的每个其他节点的引用，这似乎意味着当使用cPickle.dump对图进行序列化时，它以深度优先的方式遍历图中的每个节点，这意味着-表示16x16网格的连接图，将其有效地视为256级深的数据结构。这意味着较大的网格很快就会超过默认的最大Python递归深度，特别是因为实验表明，似乎需要对堆栈进行大约4次调用才能对数据结构进行额外的处理。
事实是，我还有一个辞典，以这种方式引用此图中，以便允许我使用笛卡尔坐标来查找特定的节点（例如“ node = nodes [3] [6]”）。因此，从概念上讲，它根本不是一个高度嵌套的数据结构，它是一个相当扁平的结构，碰巧有很多横向引用，但是cPickle似乎完全是深度优先的（据我所知，这是迄今为止最简单的方法工作）。
现在，我知道了sys.setrecursionlimit（），并且做了一些实验来找出需要为图形大小设置限制的大小，因此这是“最简单”的选项。我知道我可以退出节点到节点的链接，然后依靠dict-of-dicts来维护网格，并依靠一个单独的扁平结构来维护边缘权重，但是我有很多原因想要避免不仅如此，节点到节点的链接还可以更直观地使用数据结构。我相信，根据我所读的内容，我应该能够提供自己的__getstate__和__setstate__实现并覆盖酸洗功能，但是显然这是一笔不小的工作。如果有办法让cPickle（或泡菜，我不大惊小怪！）使用广度优先遍历，它应该很简单地解决问题！
最佳答案
毕竟，编写合适的__getstate__()方法似乎并不那么复杂。尝试类似
class Node(object):
def __getstate__(self):
state = self.__dict__.copy()
state.pop("neighbours")
return state
这将腌制
Node实例的所有属性，但neighbours属性除外，我认为该属性包含到邻居的链接。 （您不需要__setstate__()方法。）解开整个图之后，您将不得不重新创建到所有节点上的邻居的链接，但这也不应该那么困难。
关于python - 是否可以强制cPickle使用广度优先而不是深度优先的递归？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/5206831/