使用 Python 读取 Pickle 文件
在 Python 中，pickling 是指将 Python 对象（列表、字典等）转换为二进制流，而 unpickling 是指将二进制数据流转换为 Python 对象。
转换后的二进制数据流包含重建原始对象的所有信息。不幸的是，pickle 文件通常被认为是不安全的。
Pickle 文件用于保存程序的状态（变量、对象及其状态等的值），将 Python 对象以序列化二进制字符串的形式存储到数据库中，通过 TCP 或传输控制协议发送数据等。
在训练机器学习模型时，pickle 文件用于存储模型权重，有时，加载的训练数据或格式化的训练数据以 pickle 文件的形式存储回磁盘。
在本文中，我们将了解如何使用 Python 读取这些 pickle 文件。我们将讨论两种这样的方式。
在 Python 中使用 pickle 模块读取 Pickle 文件
Python 有一个内置模块 pickle，其中包含使用 Python 序列化和反序列化数据的实用程序。这些数据可以存储在 pickle 文件中。
我们可以使用 pickle 模块使用 Python 读取 pickle 文件。请参阅以下 Python 代码。
objects = []
file_name = "/path/to/the/pickle/file"
with (open(file_name, "rb")) as f:
while True:
try:
objects.append(pickle.load(f))
except EOFError:
break
在上面的代码中，objects 变量将保存 pickle 文件的所有数据。
代码循环遍历文件以读取它，直到发现 EOFError 异常。同样是数据存储在 pickle 文件内的对象中。
pickle 模块中的 load() 函数只会读取单个对象。读取一个对象后，文件指针指向 pickle 文件中下一个对象的开头。
请参阅此处链接的文档以了解更多信息。
在 Python 中使用 pandas 模块读取 Pickle 文件
我们可以使用 pandas 库来读取 Python 中的 pickle 文件。
pandas 模块有一个 read_pickle() 方法，可用于读取 pickle 文件。
此方法接受一个 filepath_or_buffer 参数：文件路径、URL 或将从中加载 pickle 文件的缓冲区。此函数将返回文件的未腌制对象。
现在让我们看看如何实际使用这种方法。请参阅以下 Python 代码。
import pandas as pd
file_name = "/path/to/the/pickle/file"
objects = pd.read_pickle(file_name)
要了解有关
read_pickle()方法的更多信息，请参阅此处官方文档。
