Python: pickle的使用（dumps， dump， load）

在深度学习中，其中很重要的一步就是进行数据的准备，当然有很多数据的保存方式，下面介绍一种读写使用都非常方便的一中方式，使用pickle来保存数据

import pickle 
d = dict(name='Felaim', age=26, score=90)
pickle.dumps(d)

b'\x80\x03}q\x00(X\x04\x00\x00\x00nameq\x01X\x06\x00\x00\x00Felaimq\x02X\x03\x00\x00\x00ageq\x03K\x1aX\x05\x00\x00\x00scoreq\x04KZu.'

pickle.dumps()方法把任意对象序列化成一个bytes，然后，就可以把这个bytes写入文件。或者用另一个方法pickle.dump()直接把对象序列化后写入一个file-like Object：

f = open('dump.txt', 'wb')
pickle.dump(d, f)
f.close()

保存成txt类型，当然打开是无法正确显示的
那我们要如何使用保存的数据呢？

f2 = open('dump.txt', 'rb')
d2 = pickle.load(f2)
f2.close()
print(d)

{'name': 'Felaim', 'age': 26, 'score': 90}

我们做的其实就是把变量从内存中变成可以存储或传输的方式，这个过程其实就是序列化，也就是对应着dump和dumps的操作，反之，把保存的文件读取出来，也就是从磁盘到内存中，这种过程就是反序列化的过程，对应着上述load的过程。