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
- #coding:utf-8
- __author__ = 'MsLili'
- #pickle模块主要函数的应用举例
- import pickle
- 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) )
结果为：
