产品joblib库
joblib
Python序列化工具库，专为numpy数组和机器学习模型优化，支持内存映射和压缩选项，相比标准pickle在处理大型数值数据时性能更优
时间轴 (近 90 天)
10月12日
joblib针对numpy数组和大模型进行了优化，大数组读写更快并支持压缩，但属于外部依赖
待验证50%
10月12日
joblib.dump()可传入compress参数（取值1–9）在文件大小与读写速度之间权衡
待验证50%
10月12日
如果模型内部包含大型numpy数组（scikit-learn模型普遍如此），joblib在速度和可靠性上比pickle更有优势
待验证50%
10月12日
早期代码使用的sklearn.externals.joblib已不推荐使用，应直接依赖独立的joblib包
待验证50%
8月24日
joblib 底层依赖 pickle 协议，只是在处理大型 NumPy 数组时做了内存映射优化
待验证50%