模型依據資料的變化是一個不斷迴圈、不斷更新的過程，在Python中搭建模型，且讀取模型的程式也在Python內部，可以用內建庫pickle完成。pickle是負責將Python物件序列化和反序列化的模組，使用pickle.dump函式將訓練好的模型儲存到磁碟上（具體路徑為“modelPath”），當需要使用模型時，可以通過pickle.load函式讀取儲存在磁碟上的模型。

程式碼如下：

import pickle
from sklearn import linear_model

def trainAndSaveModel(data,modelPath):
    """
    使用pickle儲存訓練好的模型
    """
    model = linear_model.LinearRegression()
    model.fit(data[["x"]],data[["y"]])
    pickle.dump(model,open("H:\Python","wb"))
    return model

def loadModel(modelPath):
    """
    使用pickle讀取已有的模型
    """
    model = pickle.load(open("H:\Python","rb"))
    return model