我們知道在Python中，一切皆為對象，實例是對象，類是對象，元類也是對象。本文正是要聊聊如何將這些對象有效地保存起來，以供后續使用。

pickle與cPickle

pickle模塊可以將Python對象轉化成一系列字節，這些代表對象的字節流可以被傳輸或存儲，然后再重構出一個擁有相同特征的新的對象。

cPickle模塊的作用與pickle模塊一樣，只不過cPickle模塊使用C而不是Python進行實現，因此比pickle要快好幾倍。值得注意的是，cPickle不允許用戶從cPickle派生子類，如果我們并不用從中派生子類的話，那么cPickle是個更好的選擇。

警告：pickle不提供安全保證。如果我們在多線程通信或者數據存儲中使用pickle，一定要小心，不要信任我們不能確定為安全的數據。

舉例

一般來說，我們傾向于使用cPickle，不過為了一致性，我們可以這么寫：try:

import?cPickle?as?pickle

except:

import?pickle

如果cPickle模塊導入不成功，則導入pickle模塊。下面我們以pickle為例，看看如何將Python對象序列化。

序列化

我們可以通過pickle.dumps(object)或者pickle.dump(object, file)將對象進行序列化。其中dumps返回一個字符串，它包含一個pickle格式對象；而dump則是將對象寫到文件，這個文件可以是真實的物理文件，或者是任何類似于文件的對象，只需要具有write()方法，并接收單個的字符串參數即可。>>>?x?=?[{'a':1,?'b':2,?'c':3},?'This?is?a?string',?100]

>>>?str?=?pickle.dumps(x)

>>>?print?str

>>>?x?=?[{'a':1,?'b':2,?'c':3},?'This?is?a?string',?100]

>>>?file_1?=?file('temp.pkl',?'wb')

>>>?pickle.dump(x,?file_1)

>>>?file_1.close()

使用dump方法將對象寫入文件其實就是將pickle格式對象寫入文件了。這里有一點值得注意的，就是要記得file_1.close()。當然，為了避免我們忘了將文件關閉，也可以這么寫：>>>?with?open('temp.pkl',?'wb')?as?file_1:

...???pickle.dump(x,?file_1)

反序列化

我們可以通過pickle.loads(string)或者pickle.load(file)將pickle格式對象變為Python中的一般對象，比如元組、字典、類實例等。其中loads返回包含在pickle字符串中的對象；load返回在pickle文件中的對象。>>>?y?=?pickle.loads(str)

>>>?print?y

>>>?with?open('temp.pkl',?'rb')?as?file_2:

...???y?=?pickle.load(file_2)

...

>>>?print?y

需要注意的是，在load的時候，要讓Python能夠找到對象的類的定義，否則會報錯。

多次序列化與反序列化

我們可以將多個Python對象序列化到同一個文件中：>>>?x1?=?[{'a':1,?'b':2,?'c':3},?'This?is?a?string',?100]

>>>?x2?=?(1,?2,?3)

>>>?x3?=?1024

>>>?pickle.dump(x1,?file_1)

>>>?pickle.dump(x2,?file_1)

>>>?pickle.dump(x3,?file_1)

>>>?file_1.close()

然后再將這些數據讀取出來：>>>?file_2?=?file('temp.pkl',?'rb')

>>>?y1?=?pickle.load(file_2)

>>>?y2?=?pickle.load(file_2)

>>>?print?y1

[{'a':?1,?'c':?3,?'b':?2},?'This?is?a?string',?100]

>>>?print?y2

(1,?2,?3)

>>>?file_2.close()

這里我們只讀取pickle文件中的前兩個數據對象。

聯想

我們知道，在利用TensorFlow訓練好模型之后，通常想將模型保存起來，這時候我們就可以用pickle模塊了。當然，在保存和載入數據集的時候也可以用pickle模塊，比如：with?open(pickle_file,?'rb')?as?file:

data?=?pickle.load(file)

train_dataset?=?data['train_dataset']

train_labels?=?data['train_labels']

test_dataset?=?data['test_dataset']

test_labels?=?data['test_labels']

這里的file文件中保存的是一個字典，所以使用pickle.load(file)之后，data將以字典的形式存在，此時我們可以用Key-Value的方法對數據進行讀取。

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總結

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