python pickle的使用

最新推荐文章于 2022-09-24 07:51:31 发布
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分类专栏： python
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pickle.dump(outputs,open(‘htc_epoch3_bbox_label+2.pkl’,‘wb’)) 写入.pkl文件

在这里插入图片描述

outputs = pickle.load(open(‘outputs.pkl’, ‘rb’)) 加载.pkl对象

在这里插入图片描述

Python pickle，网络数据传输就得这么玩
xyh2004的博客
06-12 840
pickle模块提供了多个序列化协议版本，不同版本之间在兼容性、性能以及安全性方面有所差异。了解并合理选择适合的protocol参数对于数据序列化至关重要。•Protocol 0：这是默认的文本协议，可读性强但效率较低。它在所有Python版本中都可用，是向后兼容的选择。•Protocol 1：这是一个二进制协议，比Protocol 0稍快一些，但在Python 3中已被弃用，不推荐使用。
Python使用pickle模块实现序列化功能示例
09-20
pickle模块是Python中一个内建的标准库，它提供了对Python对象进行序列化和反序列化的功能。 pickle模块支持多种Python数据类型和一些自定义对象的序列化。通过pickle模块，可以将Python对象转换成字节流（一个字节...
pickle.load(open(‘./data/word2idx.pkl‘, ‘rb‘)) 时报错 AttributeError: Can‘t get attribute ‘Word2Idx
goodfake
11-10 688
这个链接有个官方解释，但是我看不懂，https://www.cnpython.com/qa/150822， 于是乎，我就自己琢磨琢磨，发现我之前没有导入模块， from base_word2idx import Word2Idx 导入之后，就没有这个错误了，原理我不懂 ...
[Python]自学笔记15：pickle模块
weixin_46285081的博客
03-01 287
1.模块名 pickle >>>import pickle 2 .pickle.dump(序列,文件.pkl) 生成pkl文件 dump操作方法可以将序列以二进制的形式存放在文件中，以便下次使用。 >>> import pickle >>>> list1 = ['老八','郭老师','giao'] >>> f_p...
python中的pickle模块
hukai7190的博客
11-29 652
pickle模块可以接受几乎所有的python对象
python读写pkl文件
longshaonihaoa的博客
08-03 6280
1、读取pkl文件 方法1: 使用pickle文件 import pickle plan = pickle.load(open("./nnUNetPlansv2.1_plans_3D.pkl")) 如果加载中出现报错： UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0x80 in position 0: invalid start byte 需要修改为： import pickle plan = pickle....
python——pickle模块
qq_41440031的博客
07-31 197
pickle模块 （泡菜） pickle模块实现了用于序列化和反序列化Python对象结构的二进制协议。“Pickling”是将Python对象层次结构转换为字节流的过程，“unpickling”是反向操作，从而将字节流（来自二进制文件或类似字节的对象）转换回对象层次结构。pickle模块对于错误或恶意构造的数据是不安全的。 重要方法： pickle.dump( 绝对路径，打开要存的文件 ) pickle.load(打开要读的文件) 举例1：创建一个列表保存到文...
python pickle存储、读取大数据量列表、字典数据的方法
09-19
- 为了兼容性，可以使用`pickle.HIGHEST_PROTOCOL`作为`protocol`参数，这样可以确保使用当前Python版本支持的最高协议。 - 不同版本的Python可能不完全兼容不同协议的序列化数据，所以如果需要跨版本兼容，需要注意...
Python pickle模块用法实例分析
12-24
本文实例讲述了Python pickle模块用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下： pickle提供了一个简单的持久化功能。可以将对象以文件的形式存放在磁盘上。 pickle.dump(obj, file[, protocol]) 序列化对象，并将结果...
Python使用Pickle模块进行数据保存和读取的讲解
09-19
- **数据兼容性**：Python 2和Python 3中Pickle的实现有所不同，Python 3默认使用二进制格式，可能导致在不同Python版本间交换数据时出现问题。使用`pickle.HIGHEST_PROTOCOL`作为协议版本可以提高兼容性。 - **...
每日学习--python pickle模块
qq_41180996的博客
11-08 784
任意复杂的对象《==》对象的文本或二进制表示（双向转换） 序列化 pickle.dump()，二进制的形式（’wb’）序列化到文件fw with open(vocab_path, 'wb') as fw: # 序列化到文件fw pickle.dump(word2id, fw) pickle.dumps()，不需要写入文件，直接返回一个序列化的bytes对象 pickle.dumps(obj, protocol=None,*,fix_imports=True) 返
pickle存储和读取
OldDriver1995的博客
05-17 1044
下载： pip install pickle 存储: 你有file这个文件，你要存到/path/路径下 import pickle pickle.dump(file, open('./path/file_name.pkl', 'wb')) 注意open里面要用’wb’ 现在从/path/这个路劲读取file文件 读取 file = pickle.load(open('./path/file_name.pkl', 'rb')) 注意open里是’rb’ ...
python中cPickle用法
怒河春醒
03-28 3万+
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 – 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，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cPickl
python基础学习（十六）——超详细！pickle模块的使用(pickle.dump()和pickle.load())
leilei7407的博客
07-13 2万+
python的pickle模块提供了一个简答的持久化功能，可以将对象以文件的形式存放在磁盘上。 pickle模块实现了基本的数据序列和反序列化 通过pickle模块的序列化操作pickle.dump(obj, file, [,protocol])，我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去，永久存储。 通过pickle模块的反序列化操作pickle.load(file)，我们能从文件中创建上一次程序保存的对象 (1)pickle.dump(obj, file,[protocol=None]) 存储：.
Python中 pickle 模块的 dump() 和 load() 方法详解
我是张跑跑
01-15 4万+
1. 概述 Python中的 pickle 模块实现了基本的数据序列与反序列化。 序列化对象可以在磁盘上保存对象，并在需要的时候读取出来。 任何对象都可以执行序列化操作。 2. dump()方法 2.1 用法 pickle.dump(obj, file, protocol) 注释： obj——序列化对象，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...
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使用pickle模块来dump你的数据：对上篇博客里的sketch.txt文件： import os import sys import pickle man=[ ] other=[ ] try: data=open('sketch.txt') for each_line in data: try:
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python 的 pickle 使用
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Python的pickle模块是用于序列化和反序列化Python对象结构的二进制协议。序列化是指将对象转换为字节流，反序列化是指将字节流转换回对象。pickle模块提供了四个功能：dumps，dump，loads和load。其中，dumps和loads函数可以将Python对象转换为字节流和从字节流中恢复Python对象，而dump和load函数可以将Python对象序列化为文件和从文件中反序列化Python对象。 使用pickle模块时，需要注意以下几点： 1. pickle只能在Python中使用，不能与其他语言交互。 2. pickle序列化的数据是不安全的，因为它可以执行任意代码，所以不要从不信任的源反序列化数据。 3. pickle序列化的数据是不可读的，只能在Python中使用。 下面是一个使用pickle模块的例子： ```python import pickle # 定义一个字典 data = {'name': 'Alice', 'age': 20, 'gender': 'female'} # 将字典序列化为字节流 data_str = pickle.dumps(data) # 将字节流反序列化为字典 data_dict = pickle.loads(data_str) # 打印反序列化后的字典 print(data_dict) ``` 输出结果为： ``` {'name': 'Alice', 'age': 20, 'gender': 'female'} ```
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