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

#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-# Author:Huanglinshengimport pickledataList = [    [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.dump(dataList,fw,-1)pickle.dump(dataDic,fw)fw.close()#使用load()将数据从文件中序列化读出fr = open('dataFlie.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))