Pickle vs. Joblib: Python机器学习模型保存的最佳选择

模块'pickle'和模块'joblib'都是用于在Python中保存和加载机器学习模型的工具，它们之间的主要区别如下：

序列化速度：模块'pickle'是Python标准库中的一部分，它可以序列化任何Python对象。但是，'pickle'在处理大型数据集时可能会很慢。相比之下，模块'joblib'是scikit-learn库中的一部分，它是对'pickle'的扩展，并且在处理大型NumPy数组时速度更快。
文件大小：由于'joblib'使用了压缩算法，默认情况下生成的文件大小较小。而'pickle'生成的文件较大，因为它不会对数据进行压缩。
兼容性：'pickle'生成的文件只能在Python中使用。而'joblib'生成的文件可以在其他编程语言中使用，例如Java和C++，这对于部署模型到其他系统中非常有用。
对象类型：'pickle'可以序列化任何Python对象，包括自定义的类和函数。'joblib'主要用于序列化scikit-learn中的机器学习模型和相关数据。

综上所述，如果只在Python中使用，并且不关心文件大小和序列化速度，可以使用'pickle'。如果需要更快的序列化速度、较小的文件大小以及跨编程语言的兼容性，可以使用'joblib'。