pickleをどのようなシーンで使うのでしょうか？

Python のpickleモジュールの使うシーンを教えてください。

教科書には、「オブジェクトは役割を終えたら削除され、そうでなくともプログラムが実行を終えたら消えてしまうため、
プログラムを実行し終えたあとも作成したオブジェクトを保存する機能を提供してくれる」とあります。

私は保存したい場合、textやエクセルファイルに出力することが多いので、pickleを使ったことがありませんでした。
（存在も知りませんでした。）
敢えて、pickleを使うのはどのようなシーンでしょうか？
text出力ではなく、pickleにはどのようなメリットがあるのでしょうか？

ご指導よろしくお願いいたします。

meg_

2021/01/09 13:05

テキストファイルに出力するとサイズが大きくなりますし、オブジェクトを保存するためにpickleなどの保存方法があるのだと思います。

行動規範の内容に同意します

回答2件

ベストアンサー

pandasのデータフレームをエクセルファイルに保存して読み出す場合でも、数字や文字列以外が入っていると元に復元するのは難しいです。

python
1>>> import pandas as pd
2>>> df1 = pd.DataFrame({'a': [[1,2,3],[4,5,6]], 'b':[10,20]})
3>>> print(df1)
4           a   b
50  [1, 2, 3]  10
61  [4, 5, 6]  20
7>>> print(df1['a'][0])
8[1, 2, 3]
9>>> print(type(df1['a'][0]))
10<class 'list'>
11>>> df1.to_excel('test.xlsx')
12>>> df2 = pd.read_excel('test.xlsx')
13>>> print(df2)
14   Unnamed: 0          a   b
150           0  [1, 2, 3]  10
161           1  [4, 5, 6]  20
17>>> print(df2['a'][0])
18[1, 2, 3]
19>>> print(type(df2['a'][0]))
20<class 'str'>

というように、リストだったdf2['a'][0]が文字列に変わってしまいます。
一方、pickleを使うと、

python
1>>> import pandas as pd
2>>> import pickle
3>>> df1 = pd.DataFrame({'a': [[1,2,3],[4,5,6]], 'b':[10,20]})
4>>> print(df1)
5           a   b
60  [1, 2, 3]  10
71  [4, 5, 6]  20
8>>> print(df1['a'][0])
9[1, 2, 3]
10>>> print(type(df1['a'][0]))
11<class 'list'>
12>>> with open('test.pickle', 'wb') as f:
13...     pickle.dump(df1, f)
14...
15>>> with open('test.pickle', 'rb') as f:
16...     df2 = pickle.load(f)
17...
18>>> print(df2)
19           a   b
200  [1, 2, 3]  10
211  [4, 5, 6]  20
22>>> print(df2['a'][0])
23[1, 2, 3]
24>>> print(type(df2['a'][0]))
25<class 'list'>