一、pkl格式文件簡(jiǎn)介

pkl格式文件，是Python中一種用于序列化對(duì)象的文件格式，全稱是pickle。它可以將Python中的任意對(duì)象轉(zhuǎn)換為一種可以保存到磁盤上或通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)母袷?，然后再將這些對(duì)象從磁盤上讀取出來或者從網(wǎng)絡(luò)上接收過來，重新還原為原來的Python對(duì)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(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或自定義對(duì)象時(shí)。

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

• pickle.dump()用于將Python對(duì)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(duì)象并還原為原來的Python對(duì)象。

二、如何保存pkl格式文件

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

• 下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例：

  import pickle
  
  # 創(chuàng)建一個(gè)字典對(duì)象
  data = {
      'name': 'Alice',
      'age': 30,
      'city': 'New York'
  }
  
  # 打開一個(gè)文件用于寫入
  with open('data.pkl', 'wb') as f:
      # 使用pickle.dump()將字典對(duì)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(gè)包含姓名、年齡和城市的字典對(duì)象data。然后，我們打開一個(gè)名為data.pkl的文件，并以二進(jìn)制寫入模式（‘wb’）打開它。最后，我們使用pickle.dump()函數(shù)將data對(duì)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(jìn)制文件，因此我們?cè)诖蜷_文件時(shí)需要指定二進(jìn)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(jiǎn)單，我們只需要使用pickle模塊的load()函數(shù)即可。

• 下面是一個(gè)加載pkl格式文件的示例：

  import pickle
  
  # 打開一個(gè)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(duì)象并還原為原來的Python對(duì)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(jìn)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(duì)象，并將其還原為原來的Python對(duì)象loaded_data。最后，我們打印出加載的數(shù)據(jù)以驗(yàn)證加載的結(jié)果。

同樣需要注意的是，由于pkl格式文件是二進(jìn)制文件，因此我們?cè)诖蜷_文件時(shí)需要指定二進(jìn)制讀取模式（‘rb’）。

四、pkl文件的使用場(chǎng)景

  pkl格式文件在Python編程中有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。以下是一些常見的使用場(chǎng)景示例：

• 對(duì)象持久化：pkl格式文件可以將Python對(duì)象保存到磁盤上，實(shí)現(xiàn)對(duì)象的持久化存儲(chǔ)。這對(duì)于需要長(zhǎng)期保存復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或自定義對(duì)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(jī)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(jī)器之間傳輸和共享數(shù)據(jù)。

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

五、pkl文件的注意事項(xiàng)

在使用pkl格式文件時(shí)，需要注意以下幾點(diǎn)：

• 安全性：由于pkl格式文件可以序列化任意Python對(duì)象，因此在使用加載pkl文件時(shí)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(fēng)險(xiǎn)。

• 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(duì)象時(shí)存在差異。因此，在保存和加載pkl文件時(shí)，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(duì)于包含大量數(shù)據(jù)或復(fù)雜對(duì)象的pkl文件，其文件大小可能會(huì)很大。在保存和傳輸pkl文件時(shí)，需要注意文件大小的問題，以免占用過多存儲(chǔ)空間或傳輸帶寬。

六、pkl文件的拓展應(yīng)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(jié)合其他Python庫和工具進(jìn)行拓展應(yīng)用。以下是一些示例：

• 結(jié)合pandas：pandas是一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理庫，可以將DataFrame對(duì)象保存為pkl格式文件，以便后續(xù)加載和分析。通過結(jié)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(shí)快速加載回來。

  import pandas as pd
  import pickle
  
  # 創(chuàng)建一個(gè)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(gè)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(duì)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(yàn)證加載的結(jié)果。

• 深度學(xué)習(xí)模型保存：在深度學(xué)習(xí)中，我們經(jīng)常需要保存和加載訓(xùn)練好的模型。許多深度學(xué)習(xí)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(jìn)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(jié)合pickle來保存模型的一些輔助信息或自定義對(duì)象。

  import torch
  import torch.nn as nn
  import pickle
  
  # 定義一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(shí)例化模型并訓(xùn)練（此處省略訓(xùn)練過程）
  model = SimpleModel()
  # 假設(shè)model已經(jīng)訓(xùn)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(shí)例化一個(gè)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(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(yīng)用到一個(gè)新實(shí)例化的模型中。這樣，我們就可以在不重新訓(xùn)練的情況下使用加載的模型參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)或進(jìn)一步的分析。

七、總結(jié)

pkl格式文件作為Python中一種強(qiáng)大的序列化工具，為對(duì)象持久化、數(shù)據(jù)交換和緩存機(jī)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(fù)雜對(duì)象和大量數(shù)據(jù)。然而，在使用pkl文件時(shí)，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(jié)合其他Python庫和工具，我們可以進(jìn)一步拓展pkl文件的應(yīng)用場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)更高級(jí)的數(shù)據(jù)處理和模型保存功能。

附：python3 pkl轉(zhuǎn)換json

python2 在把pkl轉(zhuǎn)換json時(shí)可能會(huì)遇到encoding問題，需要各種設(shè)置。但是我用了一些博主提供的方法并不work，經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn)，找到了一個(gè)稍微簡(jiǎn)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(gè)代碼段，在NumpyEncoder(json.JSONEncoder)這個(gè)類里面對(duì)json，pkl的編碼做了選擇，在轉(zhuǎn)換的時(shí)候就不需要再單獨(dú)設(shè)置格式了。

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

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