与python中的.txt或csv文件相比，.pkl文件有哪些优点

与Python中的.txt或.csv格式相比，以.pkl格式保存文件有哪些优点？

.pkl可以序列化范围非常广泛的对象，而不仅仅是文本数据。

虽然您只询问优点，但我想先提一下缺点

反对：

• Csv文件更受欢迎
• pkl可能有安全问题

赞成者：

PKL速度更快

PKL可以存储任何二进制主题

JSON是一种文本序列化格式（虽然 大多数情况下，它被编码为utf-8），而pickle是一个 二进制序列化格式

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你能通过给出一些例子来详细说明吗？我看到一个python代码，其中数据框和字典以.pkl格式保存。我正在检查为什么我们需要将它们保存在.pkl文件中，为什么不保存在.txt或.csv文件中？使用pickle将数据框保存为数据框对象，而不是导出它。它可以更快，如果您打算稍后将其作为数据帧加载，则没有真正的理由从df->csv->df开始。例如，保存为csv时，需要指定数据帧的索引标签。没什么大不了的，但是通过使用pickel，您将数据帧序列化为数据帧。您的问题是关于什么的？我的问题是.pkl文件比.txt和.csv文件有什么优势。我从客户端得到了一个代码，其中一些字典和数据帧以.pkl格式保存。pkl文件包含大约30000000个。我想以.txt格式保存数据。因为我将使用pyspark中的数据&我找不到读取pyspark中.pkl文件的方法。因此，如果我能从.txt中获得.pkl文件的好处，那么我将做大量的工作在pyspark中搜索reading.pkl文件，否则我将以.txt格式保存数据并使用pysparkSee读取数据。Matthew Rocklin也进行了分析，表明CSV通常更快！