【python】变量的保存与加载——txt、json、joblib & pickle

全文一览

一、前言
- 1.1 需求分析
- 1.2 准备工作
二、方法合集
- 2.1 txt 方法
- - 2.1.1 保存变量
  - 2.1.2 加载 txt 文件
  - 2.1.3 验证变量
  - 2.1.4 txt 文件样式
- 2.2 json 方法
- - 2.2.1 保存变量
  - 2.2.2 加载 json 文件
  - 2.2.3 提取变量
  - 2.2.4 json 文件样式
- 2.3 joblib 方法
- - 2.3.1 保存变量
  - 2.3.2 加载 joblib 文件
  - 2.3.3 提取变量
  - 2.3.4 joblib 文件样式
- 2.4 pickle 方法
- - 2.4.1 保存变量
  - 2.4.2 加载 pkl 文件
  - 2.4.3 提取变量
  - 2.4.4 pkl 文件样式
三、运行截图
四、完整代码

一、前言

1.1 需求分析

python 代码在执行完毕后，会回收全部的变量。要重新获得其中的中间变量，重复运行代码即可解决该问题。
但是，如果目标是对中间变量进行分析处理，这样会使得代码冗杂。一些场景下，执行代码还会花费大量的时间。随机数的引入还可能使得每次复现的结果不同。
因而，本文就如何保存代码执行过程中的中间变量，对 txt、json、joblib 以及 pickle方法进行了探究。

1.2 准备工作

为了验证这些方法的效果，本文先通过 random 方法获取一些随机变量 x 和 y 。由于 json 、joblib 和 pickle 文件中只能存储一个变量，本文还创建了 Variables 字典变量，用于间接存储变量 x 和 y 。

import random

x = [random.random() for _ in range(5)]
y = [random.randint(1,10) for _ in range(5)]
Variables = {"x": x, "y": y}
print("原先的全部变量:", Variables)

此外，joblib 库属于第三方库，并非 python 自带，在使用前需要安装：

>pip install joblib

二、方法合集

2.1 txt 方法

提到保存，首先最容易被想到的就是 txt 文件。该方法能够简洁快速地保存字符串。

2.1.1 保存变量

首先，将变量保存到 txt 文件。该方法需要将 x 和 y 转化为字符串。由于该方式读取往往通过行数来区分不同的变量，故而，需要在 x 和 y 字符串中间插入换行符“\n”。

# 将变量保存到 txt 文件中
with open("variables.txt", 'w', encoding="utf-8") as f:
    f.write(str(x))
    f.write("\n")
    f.write(str(y))

2.1.2 加载 txt 文件

其次，按行读取变量。通过 readline 可以获得每一行的字符串，再通过 eval 函数，即可将字符串转化回变量。

# 从 txt 文件中加载变量
with open("variables.txt", 'r', encoding="utf-8") as f:
    x_str = f.readline()
    y_str = f.readline()
    x_loaded = eval(x_str)
    y_loaded = eval(y_str)

2.1.3 验证变量

最后，验证变量。通过 == 符号，验证保存的变量是否与原先的变量一致。

# 验证
print("x 加载前后一致:", x_loaded == x)
print("y 加载前后一致:", y_loaded == y)

# x 加载前后一致: True
# y 加载前后一致: True

2.1.4 txt 文件样式

txt 文件内容如下：
txt
虽然本方法较为简单，但需要明确行与变量的对应关系。此外，对于复杂的对象，如自定义的类、训练的深度学习模型等，该方法的保存较为困难。

2.2 json 方法

2.2.1 保存变量

json 也是文件保存常用的方法，跟 txt 一样可以跨平台实现数据交互。json 的兼容性和效率要更高。
首先，保存变量到 json 文件。该文件以“json”为后缀，可以指定编码格式。此处，dump 传入的 f 为文件对象。

# 将变量保存到 json 文件中
with open("variables.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(Variables, f)

2.2.2 加载 json 文件

其次，从 json 文件中加载变量。load 传入的为文件对象。

# 从 json 文件中加载变量
with open("variables.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    Variables_loaded = json.load(f)
print("加载出的全部变量:", Variables)

2.2.3 提取变量

最后，获取对应变量并验证。

# 验证
x_loaded = Variables_loaded['x']
y_loaded = Variables_loaded['y']
print("x 加载前后一致:", x_loaded == x)
print("y 加载前后一致:", y_loaded == y)
print("全部变量加载前后一致:", Variables_loaded == Variables)

2.2.4 json 文件样式

该方法文件中仅保存一个变量，共占一行。类似 txt，该方法在面对复杂对象时，序列化能力较差。
json
将该行内容复制，到 json 解析等网站上可以快速解析。
json解析

2.3 joblib 方法

joblib 用于高效地序列化和反序列化 Python 对象。其以特定的二进制格式保存变量，使用方法较为简单，在科学计算、机器学习和数据处理等领域中被广泛使用。

2.3.1 保存变量

首先，保存变量到 joblib 文件。使用 dump 方法，直接将变量保存到对应名称的文件中。文件以“joblib”为后缀。注意：这里使用的是文件名，而非文件对象。

# 将变量保存到 joblib 文件中
joblib.dump(Variables, 'variables.joblib')

2.3.2 加载 joblib 文件

其次，加载 joblib 文件。此处也是直接使用文件名。

# 从 joblib 文件中加载变量
Variables_loaded = joblib.load('variables.joblib')
print("加载出的全部变量:", Variables)

2.3.3 提取变量

最后，从字典中获取多个变量并验证。

# 验证
x_loaded = Variables_loaded['x']
y_loaded = Variables_loaded['y']
print("x 加载前后一致:", x_loaded == x)
print("y 加载前后一致:", y_loaded == y)
print("全部变量加载前后一致:", Variables_loaded == Variables)

2.3.4 joblib 文件样式

joblib 方法保存的文件为二进制格式，不能直接阅读。
joblib

2.4 pickle 方法

pickle 是 python 自带的一种序列化库。该方法支持对所有 python 对象的序列化存储，使用二进制进行保存和读取。

2.4.1 保存变量

首先，保存到 pkl 文件。写入时采用“wb”方法，以二进制的形式写入。pickle 文件的后缀为“pkl”。在 dump 中传入的 f 为文件对象，而非文件名，因此常配合 with-open-as 语句一起使用。

# 将变量保存到 pkl 文件中
with open("variables.pkl", "wb") as f:
    pickle.dump(Variables, f)

2.4.2 加载 pkl 文件

其次，从 pkl 文件中加载变量。采用“rb”二进制方法读取。load 参数为文件对象，返回结果为对应的变量。

# 从 pkl 文件中加载变量
with open("variables.pkl", "rb") as f:
    Variables_loaded = pickle.load(f)
print("加载出的全部变量:", Variables)

2.4.3 提取变量

最后，抽取变量并验证。

# 验证
x_loaded = Variables_loaded['x']
y_loaded = Variables_loaded['y']
print("x 加载前后一致:", x_loaded == x)
print("y 加载前后一致:", y_loaded == y)
print("全部变量加载前后一致:", Variables_loaded == Variables)

2.4.4 pkl 文件样式

类似于 joblib，由于使用二进制进行存储，一般 pkl 文件内容不能直接观察到：
pickle

三、运行截图

运行截图

四、完整代码

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# @FileName  : variables_save_load.py
# @Time      : 2024/4/21 0:14
# @Author    : Carl.Zhang
# Function   : save

import json
import pickle
import joblib
import random

x = [random.random() for _ in range(5)]
y = [random.randint(1,10) for _ in range(5)]
Variables = {"x": x, "y": y}
print("原先的全部变量:", Variables)


def method_txt():
    # txt
    print("\ntxt method:")
    # 将变量保存到 txt 文件中
    with open("variables.txt", 'w', encoding="utf-8") as f:
        f.write(str(x))
        f.write("\n")
        f.write(str(y))

    # 从 txt 文件中加载变量
    with open("variables.txt", 'r', encoding="utf-8") as f:
        x_str = f.readline()
        y_str = f.readline()
        x_loaded = eval(x_str)
        y_loaded = eval(y_str)

    # 验证
    print("x 加载前后一致:", x_loaded == x)
    print("y 加载前后一致:", y_loaded == y)

def method_json():
    # json
    print("\njson method:")
    # 将变量保存到 json 文件中
    with open("variables.json", "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(Variables, f)

    # 从 json 文件中加载变量
    with open("variables.json", "r", encoding="utf-8") as f:
        Variables_loaded = json.load(f)
    print("加载出的全部变量:", Variables)

    # 验证
    x_loaded = Variables_loaded['x']
    y_loaded = Variables_loaded['y']
    print("x 加载前后一致:", x_loaded == x)
    print("y 加载前后一致:", y_loaded == y)
    print("全部变量加载前后一致:", Variables_loaded == Variables)


def method_joblib():
    # joblib
    print("\njoblib method:")
    # 将变量保存到 joblib 文件中
    joblib.dump(Variables, 'variables.joblib')

    # 从 joblib 文件中加载变量
    Variables_loaded = joblib.load('variables.joblib')
    print("加载出的全部变量:", Variables)

    # 验证
    x_loaded = Variables_loaded['x']
    y_loaded = Variables_loaded['y']
    print("x 加载前后一致:", x_loaded == x)
    print("y 加载前后一致:", y_loaded == y)
    print("全部变量加载前后一致:", Variables_loaded == Variables)


def method_pickle():
    # pickle
    print("\npickle method:")
    # 将变量保存到 pkl 文件中
    with open("variables.pkl", "wb") as f:
        pickle.dump(Variables, f)

    # 从 pkl 文件中加载变量
    with open("variables.pkl", "rb") as f:
        Variables_loaded = pickle.load(f)
    print("加载出的全部变量:", Variables)

    # 验证
    x_loaded = Variables_loaded['x']
    y_loaded = Variables_loaded['y']
    print("x 加载前后一致:", x_loaded == x)
    print("y 加载前后一致:", y_loaded == y)
    print("全部变量加载前后一致:", Variables_loaded == Variables)



if __name__ == '__main__':
    method_txt()
    method_json()
    method_joblib()
    method_pickle()

更多 python 的使用方法和应用，敬请关注后续更新~