关于python3.X的cpickle

最新推荐文章于 2024-10-27 07:00:00 发布
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#python

本文介绍了cPickle模块在Python 2.7及3.x版本中的使用方法。对于2.7版本, 通过导入cPickle即可使用；而在3.x版本中, 则直接使用内置的_pickle模块来替代。文章还提供了不同版本下导入cPickle的具体语法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在2.7版本用cPickle包：

import cPickle







在3.x版本无需安装，





import _pickle as cPickle






原文链接：


https://stackoverflow.com/questions/37132899/installing-cpickle-with-python-3-5




                

        

    

    
  



    



                



	

		

			

				
					
python3 cPickle

				
			

			

				

					jacke121的专栏
				

				

					12-21
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
python3 cPickle

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
Python3 cPickle模块：高效地序列化Python对象

				
			

			

				

					BUG？不存在的！
				

				

					03-26
					
					651
					
				

			

		

		

			
				
cPickle模块提供了一些特殊的功能，可以自定义对象的序列化和反序列化过程。例如，可以使用copy_reg模块注册自定义的序列化和反序列化函数。序列化是将Python对象转换为二进制格式的过程，可以将其存储到文件或者数据库中。在Python中，cPickle模块提供了高效的序列化和反序列化Python对象的方法。总之，Python3 cPickle模块是一个非常有用的工具，可以帮助我们高效地序列化和反序列化Python对象。上面的代码中，我们从文件中读取数据，反序列化为Python对象，并打印该对象。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
python3 中_pickle （cPickle） 序列化 （Serialization）

				
			

			

				

					tcy-阿春
				

				

					02-05
					
					1410
					
				

			

		

		

			
				
1.1.概述：
    序列化是将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程
1.2.cPickle与pickle
    二者的功能几乎完全一致接口完全一样（不一样的很少使用到）
    区别：cPickle用C语言编写， 执行速度比pickle快 1000倍
1.3.说明：
    pickle可把python对象直接保存到文件，而不需要把它们转化成字符串，
    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会创建一个 python 语言专用的二进制格式。
  .

			
		

	





	

		

			

				
					
python学习笔记3——pickle模块

				
			

			

				

					python3_2017的博客
				

				

					01-09
					
					714
					
				

			

		

		

			
				
一、简介

我们知道，在硬盘上存储信息有很多方法，文本文件就是其中的一种。但是，如果你想存储列表或对象之类的内容呢?今天我们就来介绍一种更简便的来存储列表和对象的方法。就是Python 的pickle模块 。(pickle是腌渍的意思，在这里可以认为是把数据”腌起来” ，使数据能够保存在硬盘上供以后使用)



二、用法



#使用dump()将列表存储到文件中  
>>>import pick

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
【琐碎】Python3安装/运行cPickle以及cPickle的使用

				
			

			

				

					...
				

				

					05-10
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
1 Python3安装/运行cPickle
运行报错，缺失cPickle包，一般这种情况，直接pip安装即可，但是这次有点特殊，我用的py3.8环境import cPickle是py2.x环境导入包的命令，在py3.x环境中不能直接导入，应该采取如下形式导入import _pickle as cPickle，改成这种导入形式之后便可成功运行

这个是我在py3环境下安装cPickle的时候报错的截图
2 cPickle的使用
主要是cPickle.dump()和cPickle.load()两个命令，分别起到

			
		

	





	

		

			

				
					
Python2.x与3.x版本的关键技术差异分析及应用场景

					
最新发布

				
			

			

				

					03-12
				

			

		

		

			
				
模块更新方面，Python 3.x对一些模块进行了移除或重命名，例如，cPickle 模块被移除，可使用 pickle 模块代替，imageop 和 bsddb 模块等也被移除。新的 tokenize 模块现在使用 bytes 工作，os.tmpnam() 和 os....

			
		

	





	

		

			

				
					
python面试题Python2.x和Python3.x的区别

				
			

			

				

					09-19
				

			

		

		

			
				
### Python2.x与Python3.x的主要区别  在深入探讨Python2.x与Python3.x之间的区别之前，我们需要了解这两种版本产生的背景及其目标。  #### 大环境的不同 - **Python2.x**：由于历史原因，存在很多代码重复和不规范...

			
		

	





	

		

			

				
					
Python 2.x 到 3.x 代码移植指南

				
			

			

				

					cgqyw的专栏
				

				

					10-27
					
					1121
					
				

			

		

		

			
				
Python 3.x 已逐渐成为主流版本，然而许多现有项目仍基于 Python 2.x。为充分利用 Python 3.x 的新特性、性能提升及更好的安全性，将 Python 2.x 代码移植到 3.x 版本是一项重要任务。本文将详细介绍如何进行这一移植过程，包括常见兼容性问题、解决方法及工具使用。

			
		

	





	

		

			

				
					
python2.7到3.x迁移指南

				
			

			

				

					wx1871428的博客
				

				

					06-18
					
					370
					
				

			

		

		

			
				
目前，Python 科学栈中的所有主要项目都同时支持 Python 3.x 和 Python 2.7，不过，这种情况很快即将结束。去年 11 月，Numpy
团队的一份声明引发了数据科学社区的关注：这一科学计算库即将放弃对于 Python 2.7 的支持，全面转向 Python 3。Numpy
并不是唯一宣称即将放弃 Python 旧版本支持的工具，pandas 与 Jupyter notebook
等很多产品也在即将放弃支持的名单之中。对于数据科学开发者而言，如何将已有项目从 Python 2 转向 Py

			
		

	





	

		

			

				
					
[399]python3 pickle模块详解

				
			

			

				

					周小董
				

				

					09-15
					
					1339
					
				

			

		

		

			
				
python3 pickle持久化的储存数据。


python程序运行中得到了一些字符串，列表，字典等数据，想要长久的保存下来，方便以后使用，而不是简单的放入内存中关机断电就丢失数据。python模块大全中pickle模块就排上用场了， 他可以将对象转换为一种可以传输或存储的格式。


pickle对象串行化


pickle模块将任意一个python对象转换成一系统字节的这个操作过程叫做串行...

			
		

	





	

		

			

				
					
python3 jason 、pickle 和cpickle

				
			

			

				

					weixin_33739541的博客
				

				

					03-02
					
					335
					
				

			

		

		

			
				
python JSON
JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写。JSON的数据格式其实就是python里面的字典格式，里面可以包含方括号括起来的数组，也就是python里面的列表。
在python中，有专门处理jason格式的模块——jason和pickle
jason模块提供了四个方法：dumps、 dump 、load...

			
		

	





	

		

			

				
					
Python 之 cPickle用法

					
热门推荐

				
			

			

				

					恋梦轩
				

				

					10-10
					
					2万+
					
				

			

		

		

			
				
序列化就是通过特殊的方法将数据存储到相应存储区的过程， 反序列化就是依据数据序列化时的规则进行反向执行， 以取出原数据的过程。在编写程序的过程中， 我们有时需要将数据进行序列化与反序列化的操作， 本篇博客旨在阐述序列化与反序列化的作用及举例说明几个常用方法的使用。

			
		

	





	

		

			

				
					
Python3核心模块之pickle讲解

				
			

			

				

					feng_zhiyu的博客
				

				

					10-02
					
					1080
					
				

			

		

		

			
				
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...

			
		

	





	

		

			

				
					
Python3 安装picker

				
			

			

				

					qq_43270153的博客
				

				

					01-30
					
					597
					
				

			

		

		

			
				
Python2 与 Python3
python2中原来的cPickle,在python3中是picker




Python2
Python3




cPickle
picker


安装picker (python3)
python -m pip install -t E:\Python3.6.6\Lib\site-packages -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com picker

如果此命令看不懂，




			
		

	





	

		

			

				
					
Java-对象序列化

				
			

			

				

					MrTreeeee
				

				

					10-18
					
					416
					
				

			

		

		

			
				
Java-对象序列化
对象序列化：将对象保存到磁盘中，或者在网络中传输对象。
这种机制使用一个字节序列表示一个对象，该字节序列包含：对象的类型、属性和数据等信息，字节序列写到文件之后，相当于文件中持久保存了一个对象的信息。与之相反的操作是：将字节序列从文件中读取出来，重构对象，这称为反序列化。
2种特殊操作流：


对象序列化流：ObjectOutputStream
继承关系：
java.lang.Object
 java.io.OutputStream
  java.io.ObjectOutputStre

			
		

	





	

		

			

				
					
Python3：_pickle使用方法

				
			

			

				

					qq_40545788的博客
				

				

					09-01
					
					3348
					
				

			

		

		

			
				
_pickle的使用方法_pickle作用python3的_pickle和python2的cpickle的区别pickle模块中常用的函数：合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的...

			
		

	





	

		

			

				
					
cpickle支持的python版本_Python中cPickle

				
			

			

				

					weixin_39714835的博客
				

				

					12-07
					
					223
					
				

			

		

		

			
				
cPickle模块：在python中，一般可以使用pickle类来进行python对象序列化，而cPickle提供了一个更快速简单的接口，如python文档所说：“cPickle - A faster pickle”。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，是为了能完整地保存并能够完全可逆的恢复。在cPic...

			
		

	





	

		

			

				
					
python3中无法导入cPickle

				
			

			

				

					chenpe32cp的博客
				

				

					07-16
					
					2万+
					
				

			

		

		

			
				
python3中cPickle模块已经更名为_pickle,所以在python3中导入时可以使用：import _pickle as cPickle然而在python3中，直接使用pickle 
模块更为方便。

			
		

	





	

		

			

				
					
cpickle支持的python版本_我怎么知道特定版本的Python支持哪些pickle版本？

				
			

			

				

					weixin_39628498的博客
				

				

					12-07
					
					226
					
				

			

		

		

			
				
I have a script that requires Python 2.6. I will be adding a large-ish pickled database to the next version, and I want to use the fastest version of pickling. How can I tell which versions of picklin...

			
		

	





	

		

			

				
					
python如何安装cPickle

				
			

			

				

					04-12
				

			

		

		

			
				
cPickle是Python中的一个模块，用于序列化和反序列化Python对象。在Python 2.x版本中，cPickle是一个C语言实现的快速版本，而在Python 3.x版本中，cPickle已经被合并到了pickle模块中。

要安装cPickle，你只需要安装Python本身即可，因为cPickle是Python标准库的一部分，无需额外安装。以下是安装Python的步骤：

1. 首先，你需要访问Python官方网站（https://www.python.org/），并下载适合你操作系统的Python安装包。选择与你的操作系统和位数（32位或64位）相对应的版本。

2. 下载完成后，运行安装包，并按照提示进行安装。在安装过程中，你可以选择自定义安装路径，也可以使用默认路径。

3. 完成安装后，打开命令行终端（Windows用户可以使用命令提示符或PowerShell），输入以下命令来验证Python是否成功安装：

   ```
   python --version
   ```

   如果成功安装，你将看到Python的版本号。

至此，你已经成功安装了Python，并且可以使用cPickle模块来进行对象的序列化和反序列化操作。

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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