Python pickle.dump()・load()の使い方｜wb/rbの書き方と、Ran out of input・No module namedの直し方
pickle.dump(オブジェクト, ファイル) でPythonのオブジェクトをファイルに保存し、pickle.load(ファイル) で元に戻します。ファイルは必ずバイナリモードで開き、保存は “wb”、読み込みは “rb” を指定します。
この記事では、dump()とload()の引数と書き方、複数のオブジェクトの保存と追記、そして「EOFError: Ran out of input」「No module named」「invalid load key」など、dump()・load()で実際に出るエラーの原因と直し方を、実行結果つきで説明します。実行環境はPython 3.12.15です（2026年10月18日確認）。
pickleとは何か、JSONとの違いや安全性の話は「Python pickleとは？使い方（保存・読み込み）とJSONとの違い・危険性の注意点」、ファイルを使わずにバイト列にするdumps()・loads()は「Python pickle.dumps()・loads()の使い方」で扱っています。ここではファイルに保存するdump()とload()に絞ります。
dump()とload()の基本の書き方
import pickle
data = {"name": "田中", "scores": [80, 95]}
with open("data.pkl", "wb") as f:
pickle.dump(data, f)
with open("data.pkl", "rb") as f:
loaded = pickle.load(f)
print(loaded)実行結果：
{'name': '田中', 'scores': [80, 95]}辞書・リスト・数値・文字列だけでなく、自作クラスのインスタンスや、pandasのDataFrame、学習済みの機械学習モデルなども同じ書き方で保存できます。拡張子に決まりはありませんが、.pklや.pickleがよく使われます。
dump()・load()の引数
公式ドキュメント（pickle — Python documentation、2026年10月18日確認）での定義は次のとおりです。
pickle.dump(obj, file, protocol=None, *, fix_imports=True, buffer_callback=None)
pickle.load(file, *, fix_imports=True, encoding='ASCII', errors='strict', buffers=None)| 引数 | 使う関数 | 意味 |
|---|---|---|
obj |
dump | 保存するオブジェクト（1番目） |
file |
dump・load | バイナリモードで開いたファイル（dumpでは2番目） |
protocol |
dump | 保存形式のバージョン。省略するとpickle.DEFAULT_PROTOCOL |
encoding |
load | Python 2で作られたpickleを読むときだけ使う |
load()にはprotocolを指定する引数がありません。読み込むときは、どのprotocolで保存されたかが自動で判別されます。
既定のprotocolは、Python 3.8〜3.13では4、Python 3.14からは5です（公式ドキュメント）。Python 3.12で確かめると次のとおりです。
print(pickle.DEFAULT_PROTOCOL, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)実行結果：
4 5protocol 5はPython 3.8から読めるので、3.7以前で読む必要があるファイルはprotocol=4などを指定して保存します。各protocolの違いは「Python pickleのprotocolとは？バージョンの違いと選び方」を参照してください。
複数のオブジェクトを保存する・追記する
1つのファイルにdump()を何度も呼べば、複数のオブジェクトを保存できます。"ab"（追記＋バイナリ）で開けば、あとから足すこともできます。
import pickle
with open("log.pkl", "wb") as f:
pickle.dump({"id": 1}, f)
for i in (2, 3):
with open("log.pkl", "ab") as f:
pickle.dump({"id": i}, f)
items = []
with open("log.pkl", "rb") as f:
while True:
try:
items.append(pickle.load(f))
except EOFError:
break
print(items)実行結果：
[{'id': 1}, {'id': 2}, {'id': 3}]pickleファイルには「いくつ入っているか」が記録されないので、読み込む側はEOFErrorが出るまでload()を繰り返します。追記の必要がなければ、最初からリストにまとめて1回のdump()で保存するほうが扱いやすくなります。"wb"で開くとファイルは空にされてから書き込まれるので、上書きと追記を取り違えないようにしてください。
dump()・load()で出るエラーと直し方
実際に出たエラーメッセージを、原因ごとにまとめます。
| エラーメッセージ | 原因 | 直し方 |
|---|---|---|
TypeError: write() argument must be str, not bytes |
dump()するファイルを"w"で開いた |
"wb"で開く |
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0x80 ... |
load()するファイルを"r"で開いた |
"rb"で開く |
TypeError: file must have a 'write' attribute |
dump()の引数の順番が逆 | dump(オブジェクト, ファイル)の順にする |
EOFError: Ran out of input |
ファイルが空、または入っている数より多く読んだ | 保存処理が最後まで動いたか確認する |
_pickle.UnpicklingError: invalid load key, '{'. |
pickleではないファイル（JSONやテキスト）を読んだ | 読むファイルを確認する |
ModuleNotFoundError: No module named 'models' |
保存したクラスのモジュールが読み込む側で見つからない | 同じモジュールをimportできる場所で読む |
AttributeError: Can't get attribute 'Point' on <module '__main__' ...> |
スクリプト本体で定義したクラスを、別のスクリプトで読んだ | クラスを別ファイルのモジュールに移す |
TypeError: cannot pickle '_thread.lock' object |
ロックやファイル、通信などpickleできないものが入っている | 保存する前に取り除く |
EOFError: Ran out of input
検索でいちばん多いエラーです。空のファイルを読んだときと、1つしか入っていないファイルを2回読んだときに、どちらも同じメッセージになります。
import pickle
open("empty.pkl", "wb").close()
try:
with open("empty.pkl", "rb") as f:
pickle.load(f)
except EOFError as e:
print("EOFError:", e)実行結果：
EOFError: Ran out of input空のファイルができる典型は、open("data.pkl", "wb")でファイルを開いた直後にdump()がエラーで止まった場合です。"wb"は開いた時点で中身を消すので、保存に失敗すると空のファイルだけが残ります。大事なデータは別名で保存してから置き換える、あるいはキャッシュ用途なら読み込みに失敗したら作り直す、という書き方にしておくと安全です。
try:
with open("cache.pkl", "rb") as f:
data = pickle.load(f)
except (FileNotFoundError, EOFError, pickle.UnpicklingError):
data = build_data() # 作り直す処理（自分で用意する関数）EOFErrorそのものの意味は「Python EOFErrorとは？入力が尽きたときの原因と対処法」で説明しています。
No module named / Can’t get attribute（自作クラスが読めない）
pickleはクラスの中身（コード）を保存していません。保存されるのは「どのモジュールのどのクラスか」という名前と、属性の値だけです。読み込むときにはその名前でクラスを探すので、見つからないとエラーになります。
models.pyに定義したPointクラスを保存し、models.pyがないフォルダで読み込んだ結果です。
ModuleNotFoundError: No module named 'models'保存するスクリプトの中で直接クラスを定義した場合は、クラスが__main__の中にあると記録されます。別のスクリプトで読み込むと、そのスクリプトの__main__にはクラスがないため、次のエラーになります（パスの部分は省略しています）。
AttributeError: Can't get attribute 'Point' on <module '__main__' from '.../load_main.py'>どちらも、クラスをmodels.pyのような別ファイルに置き、保存する側と読み込む側の両方からimportできるようにすれば解決します。クラス名やモジュール名を変えると古いpickleファイルが読めなくなるので、長く保存するデータには注意してください。
pickleできないオブジェクト
import pickle, threading
try:
with open("x.pkl", "wb") as f:
pickle.dump({"lock": threading.Lock()}, f)
except TypeError as e:
print("TypeError:", e)
try:
with open("x.pkl", "wb") as f:
pickle.dump(lambda x: x, f)
except pickle.PicklingError as e:
print("PicklingError:", e)実行結果：
TypeError: cannot pickle '_thread.lock' object
PicklingError: Can't pickle <function <lambda> at 0x1018aa5c0>: attribute lookup <lambda> on __main__ failedロック、開いたファイル、ソケットなどの通信、lambda式は保存できません。Python 3.14からは、どの部分が原因かを示す説明（例外ノート）がエラーに付くようになりました（What’s New In Python 3.14、2026年10月18日確認）。また、Python 3.15ではプライベートメソッドと入れ子のクラスもpickleできるようになっています（What’s New In Python 3.15、2026年10月18日確認）。
load()するファイルは信頼できるものだけ
公式ドキュメントは冒頭で、pickleは安全ではなく、細工されたデータを読み込むと任意のコードが実行されうるので、信頼できないところから来たデータはload()しないよう警告しています。自分で保存したファイル以外を読む用途では、JSONなど別の形式を使ってください。詳しくは「Python pickleは危険？脆弱性の仕組みと安全に扱う方法」で説明しています。
よくある質問
Q. pickle.dump()の引数の順番は？
pickle.dump(保存するオブジェクト, ファイル) の順です。逆にすると TypeError: file must have a ‘write’ attribute になります。json.dump() と同じ順番です。
Q. pickle.load()でEOFError: Ran out of inputが出ます。
ファイルが空か、入っているオブジェクトの数より多く load() しています。保存処理が途中で止まって空のファイルが残っていないか、ファイルサイズを確認してください。複数入っている場合は EOFError が出るまで繰り返し読みます。
Q. pickleファイルを別のPCで読むとNo module namedになります。
保存したオブジェクトのクラスが入っているモジュールが、読み込む側にないためです。同じモジュールを用意し、import できる場所で読み込んでください。
Q. pickleに追記するには？
ファイルを “ab” で開いて dump() します。読み込むときは EOFError が出るまで load() を繰り返します。”wb” で開くと既存の中身は消えます。
まとめ
- 保存は
pickle.dump(obj, f)（"wb"）、読み込みはpickle.load(f)（"rb"） - 既定のprotocolは3.13までは4、3.14から5。load()は自動で判別する
- 複数保存・追記はできるが個数は記録されない。EOFErrorで終わりを判断
- Ran out of input は「空のファイル」か「読みすぎ」
- 自作クラスは読み込む側でもimportできる場所に置く
- 信頼できないpickleファイルはload()しない
pandasのDataFrameを保存するなら、専用のto_pickle()・read_pickle()も使えます（「pandasのto_pickle・read_pickleの使い方」）。
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