https://www.jb51.net/article/164757.htm 先给大家介绍下python pickle存储、读取大数据量列表、字典的数据 针对于数据量比较大的列表、字典，可以采用将其加工为数据包来调用，减小文件大小 1 2 ...

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 ...

在平常工作中，难免要和大数据打交道，而有时需要读取本地文件然后存储到Hive中，本文接下来将具体讲解。 过程： 使用pickle模块读取.plk文件； 将读取到的内容转为RDD； 将RDD转为DataFrame之后存储到Hive仓库中； 1、使用pickle保存 ...

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导入 import pickle 转换 转换 + 文件操作 追加、读取 pickle 每次序列化生成的字符串有独立头尾，pickle.load() 只会按顺序读取一个完整的结果 ...

　　python的pickle模块实现了基本的数据序列和反序列化。通过pickle模块的序列化操作我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去，永久存储；通过pickle模块的反序列化操作，我们能够从文件中创建上一次程序保存的对象。 　　基本接口： 　　pickle.dump(obj ...

python数据持久存储：pickle模块的基本使用 　　python的pickle模块实现了基本的数据序列和反序列化。通过pickle模块的序列化操作我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去，永久存储；通过pickle模块的反序列化操作，我们能够从文件中创建上一次程序保存 ...

1.csv文件 （1）写入 （2）读取 with open('XXX.csv', 'w') as wf : 等价于 open('XXX.csv', 'w') close() 所以上面代码可以写成 2.txt文件 读出 写入 3.pickle文件 读取数据速度快 ...