Python中Pickle模块的dump()方法和load()方法，存储并加载自定义的类对象，多个对象逐个加载

摘要：

1）利用Python中Pickle模块的dump()方法和load()方法，实现存储并加载自定义的类对象；

2）多个对象逐个加载

3）顺序有点乱，但程序都能跑，亲测有效，改天再整合

存储，并加载自定义的类对象

from os import name
import pickle
#序列化到文件

class Dog():
    def __init__(self,name="1"):
        self.name = name
        print(f'name:{name}')
    def set_name(self,nn):
        self.name=nn
        print(f'set_name,{self.name}')
    def get_name(self):
        print(f'get_name,{self.name}')


if __name__ == '__main__':
    obj = Dog()
    obj.set_name('张三')
    print("保存前：")
    print('打印对象本身:',obj)
    print('打印对象类型:',type(obj))
    #wb 读写到二进制文件
    f = open("测试pickle.pickle",'wb')
    pickle.dump(obj,f)
    f.close()

    f = open("测试pickle.pickle",'rb')
    print("载入后：")
    objFromPickle = pickle.load(f)
    print('打印对象本身:',objFromPickle)
    print('打印对象类型:',type(obj))
    objFromPickle.get_name()
    f.close()
"""
name:1
set_name,张三
保存前：
打印对象本身: <__main__.Dog object at 0x000002C3FB6E2108>
打印对象类型: <class '__main__.Dog'>
载入后：
打印对象本身: <__main__.Dog object at 0x000002C3FB6E2208>
打印对象类型: <class '__main__.Dog'>
get_name,张三
"""

运行结果：

name:1
set_name,张三
保存前：
打印对象本身: <__main__.Dog object at 0x000002C3FB6E2108>
打印对象类型: <class '__main__.Dog'>
载入后：
打印对象本身: <__main__.Dog object at 0x000002C3FB6E2208>
打印对象类型: <class '__main__.Dog'>
get_name,张三

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

#coding:utf-8
__author__ = 'MsLili'
#pickle模块主要函数的应用举例
import pickle
dataList = [[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 the list using the highest protocol available.
pickle.dump(dataList, fw, -1)
# Pickle dictionary using protocol 0.
pickle.dump(dataDic, fw)
fw.close()

#使用load()将数据从文件中序列化读出
fr = open('dataFile.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) )

运行结果