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Python数据存储:pickle模块的使用讲解

 

       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

 

[python] view plain copy
  1. #coding:utf-8  
  2. __author__ = 'MsLili'  
  3. #pickle模块主要函数的应用举例  
  4. import pickle  
  5. dataList = [[1, 1, 'yes'],  
  6.             [1, 1, 'yes'],  
  7.             [1, 0, 'no'],  
  8.             [0, 1, 'no'],  
  9.             [0, 1, 'no']]  
  10. dataDic = { 0: [1, 2, 3, 4],  
  11.             1: ('a', 'b'),  
  12.             2: {'c':'yes','d':'no'}}  
  13.   
  14. #使用dump()将数据序列化到文件中  
  15. fw = open('dataFile.txt','wb')  
  16. # Pickle the list using the highest protocol available.  
  17. pickle.dump(dataList, fw, -1)  
  18. # Pickle dictionary using protocol 0.  
  19. pickle.dump(dataDic, fw)  
  20. fw.close()  
  21.   
  22. #使用load()将数据从文件中序列化读出  
  23. fr = open('dataFile.txt','rb')  
  24. data1 = pickle.load(fr)  
  25. print(data1)  
  26. data2 = pickle.load(fr)  
  27. print(data2)  
  28. fr.close()  
  29.   
  30. #使用dumps()和loads()举例  
  31. p = pickle.dumps(dataList)  
  32. print( pickle.loads(p) )  
  33. p = pickle.dumps(dataDic)  
  34. print( pickle.loads(p) )  

    结果为:


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posted on 2018-05-23 19:44  风-fmgao  阅读(59441)  评论(1编辑  收藏  举报