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python中pickle模块的常用函数及代码示例讲解

程序员文章站 2023-12-25 08:43:03
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...

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:

python中pickle模块的常用函数及代码示例讲解

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