python數(shù)據(jù)持久存儲 pickle模塊的基本使用方法解析
python的pickle模塊實現(xiàn)了基本的數(shù)據(jù)序列和反序列化。通過pickle模塊的序列化操作我們能夠?qū)⒊绦蛑羞\行的對象信息保存到文件中去,永久存儲;通過pickle模塊的反序列化操作,我們能夠從文件中創(chuàng)建上一次程序保存的對象。
基本接口:
pickle.dump(obj, file, [,protocol])
注解:將對象obj保存到文件file中去。
protocol為序列化使用的協(xié)議版本,0:ASCII協(xié)議,所序列化的對象使用可打印的ASCII碼表示;1:老式的二進(jìn)制協(xié)議;2:2.3版本引入的新二進(jìn)制協(xié)議,較以前的更高效。其中協(xié)議0和1兼容老版本的python。protocol默認(rèn)值為0。
file:對象保存到的類文件對象。file必須有write()接口, file可以是一個以'w'方式打開的文件或者一個StringIO對象或者其他任何實現(xiàn)write()接口的對象。如果protocol>=1,文件對象需要是二進(jìn)制模式打開的。
pickle.load(file)
注解:從file中讀取一個字符串,并將它重構(gòu)為原來的python對象。
file:類文件對象,有read()和readline()接口。
A Simple Code
#使用pickle模塊將數(shù)據(jù)對象保存到文件
import pickle
data1 = {'a': [1, 2.0, 3, 4+6j],
'b': ('string', u'Unicode string'),
'c': None}
selfref_list = [1, 2, 3]
selfref_list.append(selfref_list)
output = open('data.pkl', 'wb')
# Pickle dictionary using protocol 0.
pickle.dump(data1, output)
# Pickle the list using the highest protocol available.
pickle.dump(selfref_list, output, -1)
output.close()
#使用pickle模塊從文件中重構(gòu)python對象
import pprint, pickle
pkl_file = open('data.pkl', 'rb')
data1 = pickle.load(pkl_file)
pprint.pprint(data1)
data2 = pickle.load(pkl_file)
pprint.pprint(data2)
pkl_file.close()
以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
python 用opencv調(diào)用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行識別的方法
今天小編就為大家分享一篇python 用opencv調(diào)用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行識別的方法,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2018-12-12
Python pandas遍歷行數(shù)據(jù)的2種方法小結(jié)
pandas在數(shù)據(jù)處理過程中,除了對整列字段進(jìn)行處理之外,有時還需求對每一行進(jìn)行遍歷,本文就來介紹Python pandas遍歷行數(shù)據(jù)的2種方法小結(jié),感興趣的可以了解一下2024-03-03
Python讀取大型數(shù)據(jù)文件的6種方式匯總
在 Python 中,我們可以使用多種方法讀取大型數(shù)據(jù)文件,本文主要為大家介紹6個常用的Python讀取大型數(shù)據(jù)文件的方法,希望對大家有所幫助2023-05-05
五個Pandas?實戰(zhàn)案例帶你分析操作數(shù)據(jù)
pandas是基于NumPy的一種工具,該工具是為了解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而創(chuàng)建的。Pandas納入了大量庫和一些標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)模型,提供了高效操作大型數(shù)據(jù)集的工具。pandas提供大量快速便捷地處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法。你很快就會發(fā)現(xiàn),它是使Python強大而高效的數(shù)據(jù)分析環(huán)境的重要因素之一2022-01-01

