记录python数据持久存储的一点问题

最新推荐文章于 2025-03-26 19:43:27 发布
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本文探讨了在数据处理中使用Pandas DataFrame的高效性，包括直接使用write和read方法处理列表、字典、numpy和pandas数据，以及如何利用pickle模块解决序列化与反序列化的问题。强调了Pandas在数据操作领域的强大能力。

假设文件打开后的名字是data

1.列表、字典可直接通过data.write直接写入，但读出来之后都是字符串，还需要自己写代码转换成原来的类型。

2.要解决这个问题，就需要用pickle序列化模块，用pickle.dump(存储对象名，文件名)来序列化腌制存储，然后用a = pickle.load(文件名)来直接拿出来。

3.用numpy,pandas工具的时候，可以直接通过:to_csv(), to_excl()等函数直接存储，然后用read_csv等函数读出来，简便至极


所以，最后还是提倡用数据分析工具pandas里面的dataframe存取数据，很赞。

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定义： 深度优先搜索是一种遍历或搜索树或图的算法，从起始节点开始，一直沿着一个分支走到底，再回溯到上一个节点继续搜索下一个分支，直到遍历完所有节点。特点递归：通常用递归实现，或者使用栈来模拟递归过程。内存占用低：在有大量分支的情况下，内存占用比广度优先搜索低。适合目标较深的情况：如果目标节点距离起始节点较深，DFS能更快找到目标。适用场景需要遍历所有节点的情况，如生成树、迷宫搜索。目标节点较深，且分支较多时。在大规模数据爬取时，选择合适的存储方式取决于数据的规模、结构和访问需求。
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