sklearn.externals.joblib介绍：Python中的作业库外部化实用工具

sklearn.externals.joblib是一个Python库，它提供了一些工具和函数来帮助我们在本地保存和加载Python对象。这个库是scikit-learn项目的一部分，旨在提供高效的对象序列化，并为scikit-learn估计器提供持久性和缓存功能。

在scikit-learn项目中，joblib主要用于存储和加载训练好的模型，这对于实际部署机器学习模型非常有用。它通过使用pickle模块实现对象的序列化和反序列化，同时提供了一些额外的功能来优化执行速度和节省内存。

使用joblib的一个常见用例是在训练模型后，将模型保存到本地，并在之后的调试或生产环境中加载模型。这样可以避免每次都重新训练模型，提高了代码的效率。下面是一个简单的使用例子：

from sklearn.externals import joblib
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建一个逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 将模型保存到本地
joblib.dump(model, 'model.pkl')

# 加载模型
loaded_model = joblib.load('model.pkl')

# 使用加载的模型进行预测
y_pred = loaded_model.predict(X_test)

在上面的例子中，我们首先创建了一个LogisticRegression模型，并使用X_train和y_train进行训练。然后，我们将训练好的模型保存到本地文件'model.pkl'中。接下来，我们加载该模型，并使用X_test进行预测。

joblib还提供了其他一些功能，以下是一些常用的功能：

1. joblib.dump(obj, filename)：保存一个对象到本地文件中。

2. joblib.load(filename)：从本地文件中加载一个对象。

3. joblib.Parallel：并行计算模块，用于加速计算密集型任务。

4. joblib.Memory：用于将函数的输出储存在内存中，以避免重复计算。

5. joblib.hash：计算和返回给定对象的哈希值，可以用于检查对象的一致性。

总的来说，sklearn.externals.joblib是一个非常实用的Python库，它提供了保存和加载Python对象的功能，用于提高代码的效率和性能。无论是在机器学习模型的保存和加载，还是在并行计算和内存优化方面，joblib都可以发挥重要作用。