在程序運行的過程中，所有的變量都是在內存中，有時候希望將對象存儲下來。我們把對象從內存中變成可存儲或傳輸的過程稱之為序列化，在Python中叫pickling。

pickle

Python提供兩個模塊來實現序列化： cPickle 和 pickle 。這兩個模塊功能是一樣的，區別在于 cPickle 是C語言寫的，速度快， pickle 是純Python寫的，速度慢。

將對象保存為字符串

            
              import pickle
a1 = ['abc', [1, 2], {'x': 3}]
s1 = pickle.dumps(a1)
print(s1)
b'\x80\x03]q\x00(X\x03\x00\x00\x00abcq\x01]q\x02(K\x01K\x02e}q\x03X\x01\x00\x00\x00xq\x04K\x03se.'
            
          

            
              a2 = pickle.loads(s1)
print(a2)
['abc', [1, 2], {'x': 3}]
            
          

將對象保存為文件

            
              import pickle
a1 = ['abc', [1, 2], {'x': 3}]
with open('a1.txt', 'wb') as f:
    s1 = pickle.dump(a1, f)
with open('a1.txt', 'rb') as f:
    a2 = pickle.load(f)
            
          

joblib

joblib庫是由scikit-learn外帶的，常用于保存機器學習模型。對于大數據而言，joblib比pickle更加高效，但是joblib只能將對象存儲在磁盤文件中，不能保存為字符串。

            
              from sklearn.externals import joblib
a1 = ['abc', [1, 2], {'x': 3}]
joblib.dump(a1, 'a1.txt')
a2 = joblib.load('a1.txt')
            
          

?