要保存并重复使用PULP CPLEX模型，可以使用pickle库将模型对象保存到磁盘上，然后在需要时加载并使用。

以下是一个示例代码：

import pulp
import pickle

# 创建PULP CPLEX模型
model = pulp.LpProblem("Example_Model", pulp.LpMinimize)

# 定义变量
x = pulp.LpVariable('x', lowBound=0)
y = pulp.LpVariable('y', lowBound=0)

# 定义目标函数和约束条件
model += 2*x + 3*y
model += x + y >= 5
model += 2*x + 5*y >= 10

# 求解模型
model.solve()

# 保存模型到磁盘
with open('model.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(model, f)

# 加载模型
with open('model.pkl', 'rb') as f:
    loaded_model = pickle.load(f)

# 使用加载的模型进行操作
loaded_model.solve()

# 打印变量值和目标函数值
print("x =", pulp.value(loaded_model.variables()[0]))
print("y =", pulp.value(loaded_model.variables()[1]))
print("Objective =", pulp.value(loaded_model.objective))

在上面的示例中，我们首先创建了一个PULP CPLEX模型，并定义了变量、目标函数和约束条件。然后我们使用pickle库将模型对象保存到名为model.pkl的文件中。接下来，我们使用pickle库加载模型文件并将其分配给loaded_model变量。然后，我们可以使用loaded_model变量继续操作和求解模型。最后，我们打印出加载的模型的变量值和目标函数值。

请注意，保存和加载模型时，需要确保模型对象和使用的PULP求解器是兼容的。