python核心模块pickle和cPickle

本文介绍了pickle模块在Python中的应用,包括如何将Python对象序列化到文件和内存中,以及如何反序列化已保存的对象。重点阐述了pickle模块的dump()和load()函数,同时展示了cPickle模块在速度上的优势。

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。

#! /usr/local/env python
# -*- coding=utf-8 -*-

if __name__ == "__main__":
    import cPickle

    #序列化到文件
    obj = 123,"abcdedf",["ac",123],{"key":"value","key1":"value1"}
    print obj
    #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")
    print cPickle.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)
    print type(obj1)
    #输出:<type 'str'>
    print obj1
    #输出:python专用的存储格式
    obj2 = cPickle.loads(obj1)
    print type(obj2)
    #输出:<type 'tuple'>
    print obj2
    #输出:(123, 'abcdedf', ['ac', 123], {'key1': 'value1', 'key': 'value'})
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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