Python讀取序列化對象的方法，藉助pd.read_pickle使用

一、Pickle文件的使用

Pickle是Python的一個標準模塊，可以實現序列化和反序列化，使用它可以將任何Python對象存儲到磁碟，以便稍後再次讀取。

以寫入Pickle數據並再次讀取為例：

import pickle

data = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'country': 'China'}
with open('data.pickle', 'wb') as f:
    pickle.dump(data, f)

with open('data.pickle', 'rb') as f:
    data_loaded = pickle.load(f)

print(data_loaded)
# {'name': 'Alice', 'age': 25, 'country': 'China'}

這裡定義一個字典對象，使用Pickle.dump方法將其保存到Pickle文件中，再使用Pickle.load方法將其讀取。

二、使用pandas讀取Pickle文件

Pandas是常用於數據處理和數據分析的Python庫，可以輕鬆地將Pickle文件讀取為DataFrame或Series。

使用pandas.read_pickle方法讀取Pickle文件：

import pandas as pd

data = pd.read_pickle('data.pickle')
print(data) 
# {'name': 'Alice', 'age': 25, 'country': 'China'}

讀取數據後直接輸出即可。

三、使用joblib讀取Pickle文件

Joblib是一個Python庫，它提供了一種簡單的方式來存儲和重新載入Python對象，可以用於處理大量的Python對象。

使用joblib.load方法讀取Pickle文件：

import joblib

data_loaded = joblib.load('data.pickle')
print(data_loaded)
# {'name': 'Alice', 'age': 25, 'country': 'China'}

和讀取pandas DataFrame類似，讀取後直接輸出即可。

四、小結

本文主要介紹Python讀取序列化對象的方法，藉助pd.read_pickle使用。我們可以使用Pickle來將Python對象保存到磁碟中，再通過pandas或joblib庫讀取Pickle文件。

在實際應用中，根據文件的大小和讀取速度等因素，我們可以考慮選擇Pickle或非Pickle方式來存儲Python對象。同時，使用適合自己的Python庫，可以使開發和分析任務更加高效。