一、pkl格式文件簡介

pkl格式文件，是Python中一種用于序列化對象的文件格式，全稱是pickle。它可以將Python中的任意對象轉換為一種可以保存到磁盤上或通過網絡傳輸?shù)母袷?，然后再將這些對象從磁盤上讀取出來或者從網絡上接收過來，重新還原為原來的Python對象。這種能力使得pkl格式文件在Python編程中非常有用，尤其是在需要保存和加載復雜數(shù)據(jù)結構或自定義對象時。

pkl格式文件的使用依賴于Python的pickle模塊。pickle模塊提供了兩個主要的函數(shù)：

• pickle.dump()用于將Python對象序列化并保存到文件中；
• pickle.load()用于從文件中讀取序列化的對象并還原為原來的Python對象。

二、如何保存pkl格式文件

保存pkl格式文件非常簡單，我們只需要使用pickle模塊的dump()函數(shù)即可。

• 下面是一個簡單的示例：

  import pickle
  
  # 創(chuàng)建一個字典對象
  data = {
      'name': 'Alice',
      'age': 30,
      'city': 'New York'
  }
  
  # 打開一個文件用于寫入
  with open('data.pkl', 'wb') as f:
      # 使用pickle.dump()將字典對象序列化并保存到文件中
      pickle.dump(data, f)
  

  在上面的代碼中，我們首先創(chuàng)建了一個包含姓名、年齡和城市的字典對象data。然后，我們打開一個名為data.pkl的文件，并以二進制寫入模式（‘wb’）打開它。最后，我們使用pickle.dump()函數(shù)將data對象序列化并保存到文件中。

需要注意的是，由于pkl格式文件是二進制文件，因此我們在打開文件時需要指定二進制寫入模式（‘wb’）。

三、如何加載pkl格式文件

加載pkl格式文件同樣非常簡單，我們只需要使用pickle模塊的load()函數(shù)即可。

• 下面是一個加載pkl格式文件的示例：

  import pickle
  
  # 打開一個文件用于讀取
  with open('data.pkl', 'rb') as f:
      # 使用pickle.load()從文件中讀取序列化的對象并還原為原來的Python對象
      loaded_data = pickle.load(f)
  
  # 打印加載的數(shù)據(jù)
  print(loaded_data)
  

  在上面的代碼中，我們首先以二進制讀取模式（‘rb’）打開之前保存的data.pkl文件。然后，我們使用pickle.load()函數(shù)從文件中讀取序列化的對象，并將其還原為原來的Python對象loaded_data。最后，我們打印出加載的數(shù)據(jù)以驗證加載的結果。

同樣需要注意的是，由于pkl格式文件是二進制文件，因此我們在打開文件時需要指定二進制讀取模式（‘rb’）。

四、pkl文件的使用場景

  pkl格式文件在Python編程中有廣泛的應用場景。以下是一些常見的使用場景示例：

• 對象持久化：pkl格式文件可以將Python對象保存到磁盤上，實現(xiàn)對象的持久化存儲。這對于需要長期保存復雜數(shù)據(jù)結構或自定義對象的情況非常有用。

• 數(shù)據(jù)交換：pkl格式文件可以用于在不同Python程序或不同機器之間交換數(shù)據(jù)。通過將數(shù)據(jù)序列化為pkl格式文件，可以方便地在不同程序或機器之間傳輸和共享數(shù)據(jù)。

• 緩存機制：在處理復雜計算或大量數(shù)據(jù)時，可以使用pkl格式文件作為緩存機制。將中間結果或計算結果保存為pkl文件，可以在需要時快速加載，避免重復計算或數(shù)據(jù)加載的開銷。

五、pkl文件的注意事項

在使用pkl格式文件時，需要注意以下幾點：

• 安全性：由于pkl格式文件可以序列化任意Python對象，因此在使用加載pkl文件時需要格外小心。避免加載來自不可信來源的pkl文件，以防止?jié)撛诘陌踩L險。

• 版本兼容性：不同版本的Python或pickle模塊可能在序列化和加載對象時存在差異。因此，在保存和加載pkl文件時，最好確保使用的Python和pickle模塊版本一致，以避免兼容性問題。

• 文件大小：對于包含大量數(shù)據(jù)或復雜對象的pkl文件，其文件大小可能會很大。在保存和傳輸pkl文件時，需要注意文件大小的問題，以免占用過多存儲空間或傳輸帶寬。

六、pkl文件的拓展應用

除了基本的序列化和反序列化功能外，pkl格式文件還可以結合其他Python庫和工具進行拓展應用。以下是一些示例：

• 結合pandas：pandas是一個強大的數(shù)據(jù)處理庫，可以將DataFrame對象保存為pkl格式文件，以便后續(xù)加載和分析。通過結合pandas和pickle，我們可以方便地將數(shù)據(jù)框（DataFrame）持久化到磁盤上，并在需要時快速加載回來。

  import pandas as pd
  import pickle
  
  # 創(chuàng)建一個pandas DataFrame
  df = pd.DataFrame({
      'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
      'age': [25, 30, 35],
      'city': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
  })
  
  # 將DataFrame保存為pkl文件
  with open('df.pkl', 'wb') as f:
      pickle.dump(df, f)
  
  # 從pkl文件中加載DataFrame
  with open('df.pkl', 'rb') as f:
      loaded_df = pickle.load(f)
  
  # 顯示加載的DataFrame
  print(loaded_df)
  

  在上面的代碼中，我們首先創(chuàng)建了一個包含姓名、年齡和城市的pandas DataFrame。然后，我們使用pickle的dump()函數(shù)將DataFrame對象保存為pkl文件。接著，我們使用load()函數(shù)從pkl文件中加載DataFrame，并打印出來以驗證加載的結果。

• 深度學習模型保存：在深度學習中，我們經常需要保存和加載訓練好的模型。許多深度學習框架（如TensorFlow和PyTorch）都支持將模型保存為pkl格式文件或其他專用格式，以便后續(xù)使用。通過保存模型為pkl文件，我們可以方便地分享模型、在不同環(huán)境中部署模型，或者進行模型的版本控制。

  以PyTorch為例，雖然PyTorch通常使用其自有的.pth或.pt格式來保存模型，但也可以結合pickle來保存模型的一些輔助信息或自定義對象。

  import torch
  import torch.nn as nn
  import pickle
  
  # 定義一個簡單的神經網絡模型
  class SimpleModel(nn.Module):
      def __init__(self):
          super(SimpleModel, self).__init__()
          self.fc = nn.Linear(10, 1)
  
      def forward(self, x):
          return self.fc(x)
  
  # 實例化模型并訓練（此處省略訓練過程）
  model = SimpleModel()
  # 假設model已經訓練好...
  
  # 保存模型參數(shù)到pkl文件
  with open('model_params.pkl', 'wb') as f:
      pickle.dump(model.state_dict(), f)
  
  # 從pkl文件中加載模型參數(shù)
  with open('model_params.pkl', 'rb') as f:
      loaded_params = pickle.load(f)
  
  # 實例化一個新模型并加載參數(shù)
  new_model = SimpleModel()
  new_model.load_state_dict(loaded_params)
  

  在上面的代碼中，我們定義了一個簡單的神經網絡模型，并將其參數(shù)保存為pkl文件。然后，我們從pkl文件中加載參數(shù)，并應用到一個新實例化的模型中。這樣，我們就可以在不重新訓練的情況下使用加載的模型參數(shù)進行預測或進一步的分析。

七、總結

pkl格式文件作為Python中一種強大的序列化工具，為對象持久化、數(shù)據(jù)交換和緩存機制提供了便捷的方式。通過掌握pkl文件的保存和加載方法，我們可以有效地在Python程序中處理復雜對象和大量數(shù)據(jù)。然而，在使用pkl文件時，我們也需要注意安全性、版本兼容性和文件大小等問題，以確保其正確和高效地使用。通過結合其他Python庫和工具，我們可以進一步拓展pkl文件的應用場景，實現(xiàn)更高級的數(shù)據(jù)處理和模型保存功能。

附：python3 pkl轉換json

python2 在把pkl轉換json時可能會遇到encoding問題，需要各種設置。但是我用了一些博主提供的方法并不work，經過多次實驗，找到了一個稍微簡單的方法：

'''
Convert a pkl file into json file
'''
import sys
import os
import pickle
import json
import numpy

class NumpyEncoder(json.JSONEncoder):
    """ Special json encoder for numpy types """
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, (numpy.int_, numpy.intc, numpy.intp, numpy.int8,
                            numpy.int16, numpy.int32, numpy.int64, numpy.uint8,
                            numpy.uint16, numpy.uint32, numpy.uint64)):
            return int(obj)
        elif isinstance(obj, (numpy.float_, numpy.float16, numpy.float32,
                              numpy.float64)):
            return float(obj)
        elif isinstance(obj, (numpy.ndarray,)):
            return obj.tolist()
        return json.JSONEncoder.default(self, obj)

def convert_dict_to_json(file_path):
    with open(file_path, 'rb') as fpkl, open('%s.json' % file_path, 'w') as fjson:
        data = pickle.load(fpkl,encoding='latin1')
        json.dump(data, fjson, ensure_ascii=False, sort_keys=True, indent=4,cls=NumpyEncoder)

def main():
    # if sys.argv[1] and os.path.isfile(sys.argv[1]):
        file_path = 'your file path'
        print("Processing %s ..." % file_path)
        convert_dict_to_json(file_path)
    # else:
    #     print("Usage: %s abs_file_path" % (__file__))

if __name__ == '__main__':
    main()

這個代碼段，在NumpyEncoder(json.JSONEncoder)這個類里面對json，pkl的編碼做了選擇，在轉換的時候就不需要再單獨設置格式了。

到此這篇關于Python中pkl格式文件的文章就介紹到這了,更多相關Python pkl格式文件內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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