python中有兩個類似的：pickle與cPickle；兩者的關係：“cPickle – A faster pickle”
　　pickle模組中的兩個主要函式是dump()和load()。dump()函式接受一個檔案控制代碼和一個數據物件作為引數，把資料物件以特定的格式儲存到給定的檔案中。當我們使用load()函式從檔案中取出已儲存的物件時，pickle知道如何恢復這些物件到它們本來的格式。
　　cPickle可以對任意一種型別的python物件進行序列化操作，比如list，dict，甚至是一個類的物件等。而所謂的序列化，我的粗淺的理解就是為了能夠完整的儲存並能夠完全可逆的恢復。在cPickle中，主要有四個函式可以做這一工作，下面使用例子來介紹。
　　
一、dump： 將python物件序列化儲存到本地的檔案。

>>> import cPickle
>>> data = range(1000)
>>> cPickle.dump(data,open("test\\data.pkl","wb")) 

　　dump函式需要指定兩個引數，第一個是需要序列化的python物件名稱，第二個是本地的檔案，需要注意的是，在這裡需要使用open函式開啟一個檔案，並指定“寫”操作。

二、 load：載入本地檔案，恢復python物件

>>> data = cPickle.load(open("test\\data.pkl","rb"))

　　同dump一樣，這裡需要使用open函式開啟本地的一個檔案，並指定“讀”操作

三、 dumps：將python物件序列化儲存到一個字串變數中

>>> data_string = cPickle.dumps(data)

四、 loads：從字串變數中載入python物件

>>> data = cPickle.loads(data_string)

例子：

# -*- coding: utf-8 -*- 
import pickle
# 也可以這樣：
# import cPickle as pickle 
obj = {"a": 1, "b": 2, "c": 3} 
# 將 obj 持久化儲存到檔案 tmp.txt 中
pickle.dump(obj, open("tmp.txt"
 
, "w")) 
# do something else ... 
# 從 tmp.txt 中讀取並恢復 obj 物件
obj2 = pickle.load(open("tmp.txt", "r")) 
print obj2

例子：神經網路中模型引數的儲存

if best_accuracy<val_accuracy:
    best_accuracy = val_accuracy
    cPickle.dump(model,open("./model.pkl","wb"))