Python之pickle

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Pickle模組可以序列化對象並儲存到磁碟中，並在需要的時候讀取出來，任何對象都可以執行序列化操作。在機器學習中，我們常常需要把訓練好的模型儲存起來，這樣在進行決策時直接將模型獨處，而不需要重新訓練模型，這樣就大大節約了時間。

pickle模組常用函數

dump(obj,file,[,protocol])	將obj對象序列化存入已經開啟的file中
load(file)	將file中的對象序列化讀出
dumps(obj,[,protocol])	將obj對象序列化為string形式，而不是存入檔案中
loads(string)	從string中讀出序列化前的obj對象

樣本

#coding=utf-8import pickledatalist = [[1, 1, ‘yes‘],             [1, 1, ‘yes‘],             [1, 0, ‘no‘],             [0, 1, ‘no‘],             [0, 1, ‘no‘]]             datadict = { 0: [1, 2, 3, 4],              1: (‘a‘, ‘b‘),              2: {‘c‘:‘yes‘,‘d‘:‘no‘}}  with open("pickle_test.txt","wb") as writefp:    pickle.dump(datalist, writefp)    pickle.dump(datadict, writefp)  with open("pickle_test.txt", "rb") as readfp:    data1 = pickle.load(readfp)    data2 = pickle.load(readfp)    print (data1)    print (data2)p = pickle.dumps(datalist)  print( pickle.loads(p) )  p = pickle.dumps(datadict)  print( pickle.loads(p) ) 

　　>>> [[1, 1, ‘yes‘], [1, 1, ‘yes‘], [1, 0, ‘no‘], [0, 1, ‘no‘], [0, 1, ‘no‘]]
　　>>> {0: [1, 2, 3, 4], 1: (‘a‘, ‘b‘), 2: {‘c‘: ‘yes‘, ‘d‘: ‘no‘}}
　　>>> [[1, 1, ‘yes‘], [1, 1, ‘yes‘], [1, 0, ‘no‘], [0, 1, ‘no‘], [0, 1, ‘no‘]]
　　>>> {0: [1, 2, 3, 4], 1: (‘a‘, ‘b‘), 2: {‘c‘: ‘yes‘, ‘d‘: ‘no‘}}

　　dump和load相比dumps和loads還有另外一種能力：dump()函數能一個接著一個的將幾個對象序列化儲存到同一個檔案中，隨後調用load()來以同樣的順序還原序列化讀出這些對象

Python之pickle