有没有办法在 Python 中将类的实例保存在内存或文件系统中？我可以用shelve 做到这一点吗？
以下行是this tutorial 的一部分，需要很长时间才能执行，我需要缓存它以供下一个程序执行。
clf = MultinomialNB().fit(X_train_counts, training_data['targets'])
clf 的类型：
>>> type(clf)
<class 'sklearn.naive_bayes.MultinomialNB'>
【问题讨论】：
标签： python python-3.x object-persistence
是的，您可以使用shelve 来持久化类的实例。 shelve 为您提供字典界面，使过程相对透明。
在下面，shelve 使用pickle library；如果shelve API 不能满足您的需求，您可以直接进入该模块。
scikit-learn 明确支持pickle，见Model persistence：
在训练 scikit-learn 模型后，希望有一种方法可以保留模型以供将来使用，而无需重新训练。以下部分提供了一个示例，说明如何使用 pickle 持久化模型。
【讨论】：
os.path.isfile 来检查转储文件是否存在以供加载。这是正确的方法吗？我使用链接中提到的 joblib。
os.path.isfile或者使用异常处理（try:，open(...)，except IOError: # handle file not being there）。