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。
- json，用于字符串 和 python数据类型间进行转换
- pickle，用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换