Pickle模块中的dump()和load()方法怎么使用
本篇内容介绍了“Pickle模块中的dump()和load()方法怎么使用”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
一、简介
Pickle模块实现了基本的数据序列化与反序列化操作。通过序列化操作,我们可以将程序中运行的对象信息转化为字节流保存到文件中去,永久存储在磁盘上。通过反序列化操作,我们可以将文件中字节流数据重新解析为一个python对象。
注:pickle序列化后的字节流数据可读性差,人一般无法识别。
1.1 为什么要对数据进行序列化操作?
不需要在跑代码时重新去计算得到数据,事先进行序列化操作保存数据可以节省计算机资源;
pkl文件能够更好的被内存调用,不需要经过数据格式的转换,因此提高了效率;而假如保存为其他格式(如txt、csv文件),那么数据读写速度都不如序列化后的数据。
Pickle可以保存多个对象。实验中,同一数据集下需要保存的内容不止一种,通过pickle可以全部将其保存到一个.pkl文件。
二、pickle.dump(obj, file, protocol)
obj: 要进行序列化的对象,这里将对象obj保存到文件file中去;
file: file表示保存到的类文件对象,file必须有write()接口,file可以是一个以’w’打开的文件或者是一个StringIO对象,也可以是任何可以实现write()接口的对象;
protocol: 序列化模式,默认是 0(ASCII协议,表示以文本的形式进行序列化),protocol的值还可以是1和2(1和2表示以二进制的形式进行序列化。其中,1是老式的二进制协议;2是新二进制协议)
import pickle # 创建一个字典对象data = {'a':[1,2,3],'b':'Hello'} # 以二进制写入方式打开文件,得到文件对象fw = open('./Mydata.pkl','wb') # 将字典数据存储为一个pkl文件pickle.dump(data, fw) # 关闭文件pickle.close()
序列化后的数据形式:
三、pickle.load(file)
file: 表示上一步序列化之后的文件,这里进行反序列化操作。
import pickle # 以二进制读入方式打开文件,得到文件对象fw = open(r'C:\python数据分析\python基础\testdata.pkl','rb') # 将字节流数据反序列化为一个字典对象data = pickle.load(pic2) print(data)
打印出来的数据:
“Pickle模块中的dump()和load()方法怎么使用”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注编程网网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!
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