1. 使用(dbhash/bsddb, dbm, gdbm, dumbdbm 等）以及它们的"管理器"( anydbm )。只提供了 Python 字符串的永久性储存. 提供一个类似字典和文件的对象，可以完成字符串的永久性存储。
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2. 使用marshal和pickle来序列化python对象，并具备存储到介质上的功能。两者的区别在于：marshal只能处理简单的Python对象，包括数字、序列、映射、以及代码对象；而pickle还可以处理递归对象，被不同地方多次引用的对象，以及用户定义的类和实例。其中，pickle有一个C语言实现的版本——cPickle，具有更高的效率，建议使用cPickle。
3. 虽然pickle提供非常强大的功能了，已经可以满足我们大部分的需求了，但是，人类的需求是无止境的，光序列化不行啊，只用 pickle 不能解决命名和查找 pickle 文件这样的问题，要是可以对序列化的对象提供管理功能，支持并发访问就好了。因此，人们发明了shelve模块，它是前两者的综合。shelve模块使用anydbm模块寻找合适的DBM模块，然后使用cPickle来完成对象存储转换过程。shelve模块允许对数据库文件进行并发的读访问，但不允许共享读/写访问。
4. 还有一种方案，是在IBM的网站上看到的。那就是ZODB了。ZODB比简单的 pickle 文件更健壮以及更具有可伸缩性。ZODB是一个针对Python的Z对象数据库，是一个健壮的、多用户的和面向对象的数据库系统，它能够存储和管理任意复杂的 Python 对象，并支持事务操作和并发控制。其实，ZODB也依靠Python 的本机序列化能力，而且要有效地使用 ZODB，必须充分了解 pickle。
5. 最后一只知道的解决持久性问题的方法是 Prevayler，PyPerSyst 将整个对象系统保存在内存中，并通过不时地将系统快照 pickle 到磁盘以及维护一个命令日志（通过此日志可以重新应用最新的快照）来提供灾难恢复。所以，尽管使用 PyPerSyst 的应用程序受到可用内存的限制，但好处是本机对象系统可以完全装入到内存中，因而速度极快，而且实现起来要比如 ZODB 这样的数据库简单，ZODB 允许对象的数目比同时在能内存中所保持的对象要多。
#有单双引号也应该没有问题啊，看下例sp'am na"me
#如果要持久化大量数据的话，推荐使用gdbm，有lock功能，动态增删纪录，
#更主要的是属于kvs，内存方面完胜，速度快，但是第一次创建时慢。
import pickle
table = {'a': [1, 2, 3], 'b': ["sp'am", 'eggs'], 'c': {'na"me':'bob'}}
f = open('f:\dic.txt', 'w')
pickle.dump(table, f)
f.close()
#读取字典
f=open('f:\dic.txt', 'r')
table=pickle.load(f)
print table#输出{'a': [1, 2, 3], 'c': {'na"me': 'bob'}, 'b': ["sp'am", 'eggs']}
你说的问题叫模型持久化，就是把学习好的模型保存起来，以后只要调用这个文件就可以了。
每个框架都应该有模型持久化函数，以sklearn为例：
from sklearn.externals import joblib
joblib.dump(clf, "train_model.m") ＃存储
clf = joblib.load("train_model.m") ＃调用
今天的故事从持久化开始，最早知道持久化这个是上历史课上，太祖论断的xxx持久化，从此持久化就是一个高端、大气、上档次的词语。后来转行当程序员，老是听小伙伴说数据持久化，不明觉厉，不过因为懒，也没去搞明白是啥意思！今天刚好想学习pickle的知识，看到了持久化一词，去查了一下，哦，原来如此，妙不可言——果然是假大空！我已经浅薄地理解为把数据存储起来！
之前在 python基础 里面我们有谈到过python文件读写，其实就是一种字符串的持久化方式。那么我们可以把数据想办法装换为字符串，就可以实现数据的持久化。那么有没有更好的方式呢？当然有啦，今天一起学习python特有的数据持久化模块 pickle 。
pickle的口号是，一切都对象皆可持久化，简单方便直接暴力美啊，大家有什么想存储的对象，赶紧用pickle吧！pickle还有一个小兄弟json，它能对json格式对象进行持久化或者加载，json格式文件在很多语言都是通用的，所以处理json文件时候建议使用json模块。类似numpy里面也定义了save持久化的函数，但是底层其实是使用的pickle方法...