Python pickle模块

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Python 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。

#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) )  


容易报错的地方是由于Python版本的 不同导致protocol不同
Protocol version 0 is the original “human-readable” protocol and is backwards compatible with earlier versions of Python.
Protocol version 1 is an old binary format which is also compatible with earlier versions of Python.
Protocol version 2 was introduced in Python 2.3. It provides much more efficient pickling of new-style classes. Refer to PEP 307 for information about improvements brought by protocol 2.
Protocol version 3 was added in Python 3.0. It has explicit support for bytes objects and cannot be unpickled by Python 2.x. This is the default protocol, and the recommended protocol when compatibility with other Python 3 versions is required.
Protocol version 4 was added in Python 3.4. It adds support for very large objects, pickling more kinds of objects, and some data format optimizations. Refer to PEP 3154 for information about improvements brought by protocol 4.

编辑于 2019-06-18

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