【Python】pickle写入加载数据

pytorch-----有关pickle文件的加载与保存以及利用pickle包中的数据创建数据集 pickle 是 Python 中一个内置的模块,用于将 Python 对象序列化为字节流并反序列化回 Python 对象。这个模块提供了一种简单的方法来将 Python 对象转换为一种格式,可以在不同的 Python 程序之间传输,也可以存储在文件系统中。 阅读详情

pickle模块

pickle模块是python中很好用的一个小工具,可以对数据进行序列化和反序列化。
【功能】
使用pickle工具,实现将数据原样保存功能,便于日后读取。
当然这里保存的文件可以以任何字母结尾
eg: .model .pkl等
也可以使用.txt

【pickle.dump】

python中几乎所有的数据类型(列表,字典,集合,类等)都可以用pickle来序列化

pickle.dump(obj, file[, protocol])
  • 序列化对象,并将结果数据流写入到文件对象中。
  • 参数protocol是序列化模式,默认值为0,表示以文本的形式序列化。protocol的值还可以是1或2,表示以二进制的形式序列化。
    【一步法】
pickle.dump(a, open("t.txt", "wb"))

【分步法】

f=open("t.txt","wb")
pickle.dump(a, f)
f=open("t.txt","w")
pickle.dump(a, f,0)

【pickle.load】

反序列化对象,将文件中的数据解析为一个Python对象。

rs=pickle.load(file)

【实例】

f=open("t.txt","rb")
rs=pickle.load(f)
rs=pickle.load(open("t.txt","rb"))

【综合应用】

#coding:utf-8
import pickle
a=['一个', '一价', '一大', '一定', '一家', '一期', '一次性', '一段时间', '一流', '一站式', '一系列', '一级支行', '一致', '一致行动', '一要', '一起', '一部分', '万元', '万吨', '三中全会', '三农', '三者', '三联', '三节', '上交所', '上升', '上升到', '上岗', '上峰', '上市', '上市公司', '上市规则', '上海', '上海市', '上海市浦东新区', '上海市第二中级人民法院', '上海证券交易所', '上级', '上述', '上述协议', '上部', '上面', '下列', '下发', '下次', '下级', '下降', '不会', '不利', '不到', '不变', '不同', '不含', '不小', '不少', '不强', '不断', '不断提高', '不构成', '不确定性', '不竭', '不能', '不规范', '不足', '不间断', '专业', '专家', '专项', '专题讲座', '世界', '世纪', '世纪大道', '业务', '业务发展', '业务范围', '业绩', '东大', '东大名路', '东大门']
pickle.dump(a, open("t.txt", "wb"))
rs=pickle.load(open("t.txt", "rb"))
print(rs)
python库pickle读写文件 pickle可以在任何支持pickle的计算机上运行 阅读详情

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