Enregistrement d’objets Python

La sérialisation d’objets en Python consiste à convertir des objets en un format qui peut être facilement stocké sur disque ou transmis à travers un réseau. Cela permet de sauvegarder des objets complexes, comme des modèles de machine learning ou des résultats d’analyse, et de les recharger ultérieurement. Dans cette section, nous allons explorer deux des bibliothèques les plus courantes pour la sérialisation : pickle et joblib.

Ce que vous allez apprendre dans cette section :

• Introduction à la sérialisation d’objets Python
  La sérialisation est le processus de conversion d’un objet Python en une représentation binaire ou textuelle qui peut être enregistrée ou transmise. Vous apprendrez pourquoi et comment sérialiser des objets Python, en particulier lorsqu’il s’agit de sauvegarder des modèles de machine learning ou de partager des objets complexes entre différents environnements Python.

• Enregistrer un objet avec pickle
  Vous découvrirez comment utiliser la bibliothèque pickle pour sérialiser et enregistrer des objets Python sur disque. La méthode pickle.dump() permet d’écrire l’objet dans un fichier binaire.

• Charger un objet avec pickle
  Une fois l’objet enregistré, vous apprendrez à le recharger avec pickle.load(), permettant de restaurer l’objet en mémoire pour l’utiliser à nouveau.

• Protéger contre l’exécution de code malveillant lors de l’utilisation de pickle
pickle peut exécuter du code malveillant lorsqu’il charge des objets, car il désérialise des objets en appelant des méthodes spécifiées dans le pickle. Vous apprendrez à éviter ce risque en ne chargeant que des objets provenant de sources sûres et en utilisant des alternatives plus sécurisées, comme pickle.load() avec des restrictions.

• Utiliser joblib pour la sérialisation efficace de grands objets
  joblib est une bibliothèque qui permet de sérialiser efficacement des objets volumineux, comme des modèles de machine learning. Contrairement à pickle, joblib est optimisé pour la sérialisation de grands tableaux NumPy et de modèles de machine learning, ce qui en fait un choix privilégié dans ce contexte.

• Charger un objet avec joblib
  Vous apprendrez à recharger des objets sérialisés avec joblib.load(). Cette méthode est similaire à celle de pickle.load(), mais elle est plus adaptée aux objets volumineux.

• Comparaison entre pickle et joblib
  Bien que pickle soit plus général, joblib est spécifiquement conçu pour la sérialisation de gros objets et offre des fonctionnalités de compression et de parallélisation. Vous comprendrez les différences entre ces deux outils et dans quels cas il est préférable d’utiliser l’un ou l’autre.

• Sérialisation d’objets personnalisés avec pickle
  Vous apprendrez à sérialiser des objets Python personnalisés (comme des classes définies par l’utilisateur) avec pickle, en s’assurant que tous les attributs et méthodes de l’objet sont correctement enregistrés et restaurés.

• Utilisation de joblib pour la compression de fichiers lors de l’enregistrement
  joblib permet également de compresser les fichiers sérialisés pour réduire l’espace de stockage nécessaire. Vous apprendrez à utiliser l’option compress lors de l’enregistrement avec joblib pour économiser de l’espace disque.

• Enregistrement et chargement de modèles de machine learning avec joblib
  Pour les modèles de machine learning, joblib est souvent préféré en raison de son efficacité avec les grands objets comme les modèles scikit-learn. Vous apprendrez comment enregistrer et recharger des modèles de machine learning avec joblib, ce qui vous permettra de partager vos modèles ou de les utiliser à une autre étape de votre pipeline.

💡 Sérialiser et stocker vos objets Python avec pickle ou joblib vous permet de gagner du temps en évitant de recalculer ou de reconstruire vos objets et modèles. Cela améliore l’efficacité de vos workflows de données et de machine learning.