pickle序列化 statsmodels 2016.09.05回顾

本文介绍了作者部署前海模型的过程,并探讨了序列化和反序列化的应用,包括使用pickle模块将类序列化到磁盘文件以及从磁盘加载序列化数据的方法。此外还提到了statsmodels库的应用场景。

1、昨天部署了新的前海模型,进行了一些调试沟通。

2、另外一方面研究了序列化和反序列化,其实json模块的json.dumps就是一种序列化成json这种通用交互格式,json.loads就是一种反序列化的方法,除了json通常用于网络传输,还有IO存入磁盘的序列化方法,也是tony给我的程序中涉及到的一种方式,研究了pickle模块,把一个类(或dict)序列化

import pickle

class Student(object):
    def __init__(self,name,age,score):
        self.name = name
        self.age = age
        self.score = score
     
    def print_score(self):
        print self.score

f = open('dump.pickle','wb')
pickle.dump(Student,f)
f.close()
pickle.dump方法可以把一个类序列化到一个磁盘文件,反序列化如下:

import pickle

class Student(object):
    def __init__(self,name,age,score):
        self.name = name
        self.age = age
        self.score = score
     
    def print_score(self):
        print self.score

f = open('dump.pickle','rb')
s = pickle.load(f)
s_instance = s('zhang',23,100)
s_instance.print_score()
注:这种反序列化需要知道该类的定义

3、回过头来,具体到tony给我的程序,首先他涉及到一个新的module,叫做statsmodels,这个是统计算法的一个包,实现了回归算法等等,但是他import了一个statsmodels.api,import statsmodels.api as sm,sm.load()加载了一个pickle(序列化的类?),但是为什么他这里不像我第二点那样需要对类进行定义?或者不是类?是生成器?我后来想探究这一点,但是发现第二步加载就出错了,最效率的办法就是等tony来了问清楚来龙去脉

4、利用baidu用某个关键词去搜索某个网站,关键词 site:www.XXXX.com

以上,就是下午做的工作

 




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