Pickle模块中的dump()和load()方法浅谈

Pickle模块实现了基本的数据序列化与反序列化操作，通过序列化操作，我们可以将程序中运行的对象信息转化为字节流保存到文件中去，永久存储在磁盘上，这篇文章主要介绍了Pickle模块中的dump()和load()方法介绍,需要的朋友可以参考下

一、简介

Pickle模块实现了基本的数据序列化与反序列化操作。通过序列化操作，我们可以将程序中运行的对象信息转化为字节流保存到文件中去，永久存储在磁盘上。通过反序列化操作，我们可以将文件中字节流数据重新解析为一个python对象。

注：pickle序列化后的字节流数据可读性差，人一般无法识别。

1.1 为什么要对数据进行序列化操作？

1.不需要在跑代码时重新去计算得到数据，事先进行序列化操作保存数据可以节省计算机资源；

2.pkl文件能够更好的被内存调用，不需要经过数据格式的转换，因此提高了效率；而假如保存为其他格式（如txt、csv文件），那么数据读写速度都不如序列化后的数据。

3.Pickle可以保存多个对象。实验中，同一数据集下需要保存的内容不止一种，通过pickle可以全部将其保存到一个.pkl文件。

二、pickle.dump(obj, file, protocol)

obj: 要进行序列化的对象，这里将对象obj保存到文件file中去；
file: file表示保存到的类文件对象，file必须有write()接口，file可以是一个以’w’打开的文件或者是一个StringIO对象，也可以是任何可以实现write()接口的对象；
protocol: 序列化模式，默认是 0（ASCII协议，表示以文本的形式进行序列化），protocol的值还可以是1和2（1和2表示以二进制的形式进行序列化。其中，1是老式的二进制协议；2是新二进制协议）

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import pickle    # 创建一个字典对象 data = {'a':[1,2,3],'b':'Hello'}    # 以二进制写入方式打开文件，得到文件对象 fw = open('./Mydata.pkl','wb')    # 将字典数据存储为一个pkl文件 pickle.dump(data, fw)    # 关闭文件 pickle.close()

三、pickle.load(file)

file: 表示上一步序列化之后的文件，这里进行反序列化操作。

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import pickle    # 以二进制读入方式打开文件，得到文件对象 fw = open(r'C:\python数据分析\python基础\testdata.pkl','rb')    # 将字节流数据反序列化为一个字典对象 data = pickle.load(pic2)    print(data)

到此这篇关于Pickle模块中的dump()和load()方法介绍的文章就介绍到这了,希望可以帮到你。

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