pickle(python3.x)和cPickle(python2.x的模块)相当于java的序列化和反序列化操作。
常采用下面的方式使用:
import pickle pickle.dump(obj,f) pickle.dumps(obj,f) pickle.load(f) pickle.loads(f)
使用pickle模块你可以把Python对象直接保存到文件,而不需要把他们转化为字符串,也不用底层的文件访问操作把它们写入到一个二进制文件里。 pickle模块会创建一个python语言专用的二进制格式,你基本上不用考虑任何文件细节,它会帮你干净利落地完成读写独享操作,唯一需要的只是一个合法的文件句柄。
pickle模块中的两个主要函数是dump()和load():
dump()函数接受一个文件句柄和一个数据对象作为参数,把数据对象以特定的格式保存到给定的文件中。当我们使用load()函数从文件中取出已保存的对象时,pickle知道如何恢复这些对象到它们本来的格式。
dumps()
函数执行和dump()
函数相同的序列化。取代接受流对象并将序列化后的数据保存到磁盘文件,这个函数简单的返回序列化的数据。
loads()函数执行和load() 函数一样的反序列化。取代接受一个流对象并去文件读取序列化后的数据,它接受包含序列化后的数据的str对象, 直接返回的对象。
示例:
# -*- coding:utf-8 -*- import pickle obj = 123, "abcdef", ["ac", 123], {"key": "value", "key1": "value1"} print(obj) # 序列化到文件 with open(r"F:\pycodes\ML\a.txt", "wb") as f: pickle.dump(obj, f) with open(r"F:\\pycodes\\ML\\a.txt", "rb") as f: print(pickle.load(f))# 输出:(123, 'abcdef', ['ac', 123], {'key': 'value', 'key1': 'value1'}) # 序列化到内存(字符串格式保存),然后对象可以以任何方式处理如通过网络传输 obj1 = pickle.dumps(obj) print(type(obj1))# 输出<class 'bytes'> print(obj1)# 输出:python专用的存储格式 b'\x80\x03(K{X\x06\x00\x00\x00abcdefq\x00]q\x01(X\x02\x00\x00\x00acq\x02K{e}q\x03(X\x03\x00\x00\x00keyq\x04X\x05\x00\x00\x00valueq\x05X\x04\x00\x00\x00key1q\x06X\x06\x00\x00\x00value1q\x07utq\x08.' obj2 = pickle.loads(obj1) print(type(obj2))# 输出:<class 'tuple'> print(obj2) # 输出:(123, 'abcdef', ['ac', 123], {'key': 'value', 'key1': 'value1'})
总结
以上所述是小编给大家介绍的Python3 pickle模块用法,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。