python中cPickle类使用方法详解
在python中,一般可以使用pickle类来进行python对象的序列化,而cPickle提供了一个更快速简单的接口,如python文档所说的:“cPickle–Afasterpickle”。
cPickle可以对任意一种类型的python对象进行序列化操作,比如list,dict,甚至是一个类的对象等。而所谓的序列化,我的粗浅的理解就是为了能够完整的保存并能够完全可逆的恢复。在cPickle中,主要有四个函数可以做这一工作,下面使用例子来介绍。
1.dump:将python对象序列化保存到本地的文件
importcPickle data=range(1000) cPickle.dump(data,open("test\\data.pkl","wb"))
dump函数需要指定两个参数,第一个是需要序列化的python对象名称,第二个是本地的文件,需要注意的是,在这里需要使用open函数打开一个文件,并指定“写”操作
2.load:载入本地文件,恢复python对象
data=cPickle.load(open("test\\data.pkl","rb"))
同dump一样,这里需要使用open函数打开本地的一个文件,并指定“读”操作
3.dumps:将python对象序列化保存到一个字符串变量中
data_string=cPickle.dumps(data)
4.loads:从字符串变量中载入python对象
data=cPickle.loads(data_string)
5.pickle模块使用的数据格式是python专用的,并且不同版本不向后兼容,同时也不能被其他语言说识别。要和其他语言交互,可以使用内置的json包
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。
cPickle是pickle得一个更快得C语言编译版本。
pickle和cPickle相当于java的序列化和反序列化操作
#!/usr/local/envpython #-*-coding=utf-8-*- if__name__=="__main__": importcPickle #序列化到文件 obj=123,"abcdedf",["ac",123],{"key":"value","key1":"value1"} printobj #输出:(123,'abcdedf',['ac',123],{'key1':'value1','key':'value'}) #r+读写权限r+b读写到二进制文件 f=open(r"d:\a.txt","r+") cPickle.dump(obj,f) f.close() f=open(r"d:\a.txt") printcPickle.load(f) #输出:(123,'abcdedf',['ac',123],{'key1':'value1','key':'value'}) #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=cPickle.dumps(obj) printtype(obj1) #输出:printobj1 #输出:python专用的存储格式 obj2=cPickle.loads(obj1) printtype(obj2) #输出: printobj2 #输出:(123,'abcdedf',['ac',123],{'key1':'value1','key':'value'})
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