joblib 和 pickle 都是 Python 的库，用于实现对象的序列化和反序列化,实现数据持久化。

pickle 是 Python 的标准库的一部分，它可以将 Python 对象转换为字节流，从而实现对象的序列化。pickle 支持 Python 的所有数据类型，包括列表、字典、类实例等。然而，pickle 序列化的结果难以阅读，且跨语言兼容性较差。

joblib 则是 scikit-learn 库的一个扩展库，它专门用于快速持久化 scikit-learn 模型。joblib 类似于 pickle，但是 joblib 具有更快的加载速度和更小的文件大小。此外，joblib 还支持并行计算，这在训练和预测大型模型时非常有用。

优点：

  1. joblib：更快加载速度，更小的文件大小，支持并行计算。
  2. pickle：标准库，支持所有 Python 数据类型，易于使用。

缺点：

  1. joblib：仅适用于 scikit-learn 模型。
  2. pickle：序列化结果难以阅读，跨语言兼容性较差。

一言以蔽之：
scikit-learn模型用joblib，python原生类型用pickle