python專用
沒什麼限制
能處理很多資料型別!
dump 需要的檔案f控制代碼 需要wb形式開啟,load需要rb模式
支援物件序列化!需要這個物件對應的類在記憶體中
轉成bytes型別!也是序列型別
dic =import
pickle
pic_dic =pickle.dumps(dic)
print(pic_dic) #
bytes型別 b'\x80\x04\x95\x1b\x00\x00\x00\x....
new_dic =pickle.loads(pic_dic)
print(new_dic) #
支援幾乎所有物件的
classstudent:
def__init__
(self,name,age):
self.name =name
self.age =age
alex = student('
alex
',83)
ret =pickle.dumps(alex)
小花 =pickle.loads(ret)
(小花.name)
print(小花.age)
classview codestudent:
def__init__
(self,name,age):
self.name =name
self.age =age
alex = student('
alex
',83)
with open(
'pickle_demo
','wb
') as f:
pickle.dump(alex,f)
with open(
'pickle_demo
','rb
') as f:
旺財 =pickle.load(f)
print(旺財.name)
這種方式可以重複寫入,然後重複拿出來(這裡有乙個異常,在最後一次沒有值,會報錯,這裡用了異常處理)
with open('pickle_demo
','wb
') as f:
pickle.dump(, f)
pickle.dump(, f)
pickle.dump(, f)
pickle.dump(, f)
pickle.dump(['k1
','v1
','l1
'], f)
with open(
'pickle_demo
','rb
') as f:
while
true:
try:
(pickle.load(f))
except
eoferror:
break
python序列化pickle模組入門
在機器學習中,我們常常需要把訓練好的模型儲存起來,這樣在進行決策時直接將模型讀出,而不需要重新訓練模型,這樣就大大節約了時間。python提供的pickle模組就很好地解決了這個問題,它可以序列化物件並儲存到磁碟中,並在需要的時候讀取出來,任何物件都可以執行序列化操作。1 open path,mod...
python學習 pickle模組 序列化
該pickle模組實現了用於序列化和反序列化python物件結構的二進位制協議。pickling 是將python物件層次結構轉換為位元組流的過程,unpickling 是反向操作,從而將位元組流 來自二進位制檔案或類似位元組的物件 轉換回物件層次結構。pickle模組對於錯誤或惡意構造的資料是不安...
序列化模組2 pickle
import pickle dump的結果是bytes,dump用的f檔案控制代碼需要以wb的形式開啟,load所用的f是 rb 模式 支援幾乎所有物件的序列化 對於物件的序列化需要這個物件對應的類在記憶體中 對於多次dump load的操作做了良好的處理 dic 序列化 pic dic pickl...