Python ml引擎预测:如何使googleapiclient.discovery.build持久化？

在Python中，要使googleapiclient.discovery.build持久化，可以使用pickle模块将其序列化并保存到文件中。这样，下次需要使用时，可以直接加载该文件，而不需要重新构建。

以下是实现持久化的步骤：

1. 导入所需的模块：

import pickle
from googleapiclient.discovery import build

1. 构建googleapiclient.discovery.build对象：

service = build('api_name', 'api_version', credentials=credentials)

这里的api_name是指要使用的Google API的名称，api_version是指要使用的API的版本，credentials是指认证凭据。

1. 将构建的对象保存到文件：

with open('service.pickle', 'wb') as f:
    pickle.dump(service, f)

这里将构建的对象保存到名为service.pickle的文件中。

1. 加载持久化的对象：

with open('service.pickle', 'rb') as f:
    service = pickle.load(f)

这里从文件中加载之前保存的对象。

通过以上步骤，你可以实现googleapiclient.discovery.build对象的持久化。在实际应用中，可以根据需要将其封装成函数或类，方便重复使用。

对于Python ml引擎预测，可以参考腾讯云的机器学习服务产品——腾讯云机器学习（Tencent Cloud Machine Learning，TCML）。TCML提供了丰富的机器学习算法和模型训练、预测等功能，可以满足各种场景下的需求。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的实现方式和推荐产品可能因实际需求和环境而异。