pickle包

之前一直觉得matlab有mlx，python有ipynb（Jupyter Notebook），R就没有原生态的工具？直到发现了Rmd

后来觉得matlab有mat，R有Rdata，Python难道没有自己的数据保存格式？

其实，pickle可以在一定程度上完成这一功能。（学习自https://blog.csdn.net/chunmi6974/article/details/78392230/）

官网：https://docs.python.org/3/library/pickle.html

pickle可以将内存中的Python对象转换成为文本流，然后写入txt中。

pickle模块只能在python中使用，python中几乎所有的数据类型（列表，字典，集合，类等）都可以用pickle来序列化，

pickle序列化后的数据，可读性差，人一般无法识别。

由于其可读性较差，所以为了强调数据类型，也可以用一种自定义的文件后缀，如pydata。

• pickle.dump(obj, file[, protocol])：序列化对象，并将结果数据流写入到文件对象中。参数protocol是序列化模式，默认值为0，表示以文本的形式序列化。protocol的值还可以是1或2，表示以二进制的形式序列化。
• pickle.load(file)：反序列化对象。将文件中的数据解析为一个Python对象。

其中要注意的是，在使用load(file)加载类对象时，要让python能够找到类的定义，否则会报错。

import pandas as pd
test_dict = {‘id‘:[1,2,3],
             ‘name‘:[‘Alice‘,‘Bob‘,‘Cindy‘],
             ‘math‘:[90,89,99],
             ‘english‘:[89,94,80]}
test_df = pd.DataFrame(test_dict)
import pickle 
f=open(‘test.pydata‘,‘wb‘)
pickle.dump(test_df,f)
f.close()
del test_df
f=open(‘test.pydata‘,‘rb‘)
test_df=pickle.load(f)
f.close()
test_df

pickle包

原文：https://www.cnblogs.com/dingdangsunny/p/14338032.html