9. pickle模块

在机器学习中，我们常常需要把训练好的模型存储起来，这样在进行决策时直接将模型读出，而不需要重新训练模型，这样就大大节约了时间。Python提供的pickle模块就很好地解决了这个问题，它可以序列化对象并保存到磁盘中，并在需要的时候读取出来，任何对象都可以执行序列化操作。

Pickle模块中最常用的函数为：

（1）pickle.dump(obj, file, [,protocol])

        函数的功能：将obj对象序列化存入已经打开的file中。

       参数讲解：

obj：想要序列化的obj对象。

file:文件名称。

protocol：序列化使用的协议。如果该项省略，则默认为0。如果为负值或HIGHEST_PROTOCOL，则使用最高的协议版本。

（2）pickle.load(file)

        函数的功能：将file中的对象序列化读出。

        参数讲解：

file：文件名称。

（3）pickle.dumps(obj[, protocol])

       函数的功能：将obj对象序列化为string形式，而不是存入文件中。

       参数讲解：

obj：想要序列化的obj对象。

protocal：如果该项省略，则默认为0。如果为负值或HIGHEST_PROTOCOL，则使用最高的协议版本。

（4）pickle.loads(string)

       函数的功能：从string中读出序列化前的obj对象。

       参数讲解：

string：文件名称。

【注】 dump() 与 load() 相比 dumps() 和 loads() 还有另一种能力：dump()函数能一个接着一个地将几个对象序列化存储到同一个文件中，随后调用load()来以同样的顺序反序列化读出这些对象。

     【代码示例】

      pickleExample.py

 

#coding:utf-8

__author__ ='MsLili'

#pickle模块主要函数的应用举例

importpickle

dataList = [[1,1,'yes'],

[1,1,'yes'],

[1,0,'no'],

[0,1,'no'],

[0,1,'no']]

dataDic = {0: [1,2,3,4],

1: ('a','b'),

2: {'c':'yes','d':'no'}}

#使用dump()将数据序列化到文件中

fw = open('dataFile.txt','wb')

# Pickle the list using the highest protocol available.

pickle.dump(dataList, fw,-1)

 

# Pickle dictionary using protocol 0.

pickle.dump(dataDic, fw)

fw.close()

 

#使用load()将数据从文件中序列化读出

fr = open('dataFile.txt','rb')

data1 = pickle.load(fr)

print(data1)

data2 = pickle.load(fr)

print(data2)

fr.close()

 

#使用dumps()和loads()举例

p = pickle.dumps(dataList)

print( pickle.loads(p) )

p = pickle.dumps(dataDic)

print( pickle.loads(p) )

 

结果：

转载自：https://blog.csdn.net/coffee_cream/article/details/51754484