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       在機器學習中，我們常常需要把訓練好的模型存儲起來，這樣在進行決策時直接將模型讀出，而不需要重新訓練模型，這樣就大大節(jié)約了時間。Python提供的pickle模塊就很好地解決了這個問題，它可以序列化對象并保存到磁盤中，并在需要的時候讀取出來，任何對象都可以執(zhí)行序列化操作。

Pickle模塊中最常用的函數(shù)為：

（1）pickle.dump(obj, file, [,protocol])

        函數(shù)的功能：將obj對象序列化存入已經(jīng)打開的file中。

       參數(shù)講解：

• obj：想要序列化的obj對象。
• file:文件名稱。
• protocol：序列化使用的協(xié)議。如果該項省略，則默認為0。如果為負值或HIGHEST_PROTOCOL，則使用最高的協(xié)議版本。

（2）pickle.load(file)

        函數(shù)的功能：將file中的對象序列化讀出。

        參數(shù)講解：

• file：文件名稱。

（3）pickle.dumps(obj[, protocol])

       函數(shù)的功能：將obj對象序列化為string形式，而不是存入文件中。

       參數(shù)講解：

• obj：想要序列化的obj對象。
• protocal：如果該項省略，則默認為0。如果為負值或HIGHEST_PROTOCOL，則使用最高的協(xié)議版本。

（4）pickle.loads(string)

       函數(shù)的功能：從string中讀出序列化前的obj對象。

       參數(shù)講解：

• string：文件名稱。

     【注】 dump() 與 load() 相比 dumps() 和 loads() 還有另一種能力：dump()函數(shù)能一個接著一個地將幾個對象序列化存儲到同一個文件中，隨后調用load()來以同樣的順序反序列化讀出這些對象。

     【代碼示例】

      pickleExample.py