Почему нельзя всегда использовать Serializable

Использование Serializable в Python (например, модуль pickle) не всегда безопасно и эффективно.

1. Безопасность: Десериализация данных из ненадёжных источников может привести к выполнению произвольного кода (уязвимость RCE).

2. Совместимость: pickle зависит от версии Python и структуры классов. Изменения в коде могут сломать десериализацию.

3. Производительность: pickle медленнее JSON или других форматов, особенно для больших данных.

4. Человекочитаемость: Данные в pickle бинарные, их сложно анализировать без десериализации.

Когда использовать?
Только для временного хранения данных внутри доверенной среды.

Альтернативы:

import json

data = {"key": "value"}
serialized = json.dumps(data)  # Безопаснее и читаемо

Для сложных объектов можно использовать dataclasses + json или специализированные форматы (Protobuf, MessagePack).