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Python中的Pickle庫怎么用

發布時間:2022-01-24 09:26:26 來源:億速云 閱讀:161 作者:小新 欄目:開發技術

這篇文章主要為大家展示了“Python中的Pickle庫怎么用”,內容簡而易懂,條理清晰,希望能夠幫助大家解決疑惑,下面讓小編帶領大家一起研究并學習一下“Python中的Pickle庫怎么用”這篇文章吧。

簡介

Python 中有個序列化過程叫作 pickle,它能夠實現任意對象與文本之間的相互轉化,也可以實現任意對象與二進制之間的相互轉化。也就是說,pickle 可以實現 Python 對象的存儲及恢復。

pickle與json比較

        pickle協議和JSON  (JavaScript對象表示法)之間有基本的區別:
        JSON是一種文本序列化格式(它輸出unicode文本,盡管大多數時候它被編碼為utf-8),而pickle是二進制序列化格式;
        JSON是人類可讀的,而pickle則不是;
        JSON在Python生態系統之外是可互操作和廣泛使用的,而pickle是特定于Python的;
        默認情況下,JSON只能表示Python內置類型的一個子集,并且沒有自定義類;pickle可以表示極其大量的Python類型(其中許多是自動的,通過聰明地使用Python的內省設施,復雜的情況可以通過實現特定的對象api來解決)。

pickle模塊的應用很簡單,只有四個方法

  • dumps():將 Python 中的對象序列化成二進制對象,并返回

  • loads():讀取給定的二進制對象數據,并將其轉換為 Python 對象

  • dump():將 Python 中的對象序列化成二進制對象,并寫入文件

  • load():讀取指定的序列化數據文件,并返回對象

其中 dumps 和 loads 實現基于內存的 Python 對象與二進制互轉;dump 和 load 實現基于文件的 Python 對象與二進制互轉

函數

dumps

dumps(obj, protocol=None)
  • obj:要轉換的 Python 對象

  • protocol:pickle 的轉碼協議,取值為 0、1、2、3、4,其中 0、1、2 對應 Python 早期的版本,3 和 4 則對應 Python 3.x 版本及之后的版本。未指定情況下,默認為 3

import pickle
 
dic = {"name": "lihua", "age": 30}
pe = pickle.dumps(dic)  # 將任意數據類型類型轉換成二進制文件
print(pe)

loads

loads(data)

data 參數表示要轉換的二進制對象

import pickle
 
dic = {"name": "lihua", "age": 30}
pe = pickle.dumps(dic)  # 將任意數據類型轉換成二進制文件
dic1 = pickle.loads(pe)  # 將二進制文件恢復成原來的數據類型
print(dic1)

dump

dump (obj, file,protocol=None)
  • obj:要轉換的 Python 對象

  • file:轉換到指定的二進制文件中,要求該文件必須是以"wb"的打開方式進行操作

  • protocol:pickle 的轉碼協議,取值為 0、1、2、3、4,其中 0、1、2 對應 Python 早期的版本,3 和 4 則對應 Python 3.x 版本及之后的版本。未指定情況下,默認為 3

import pickle
 
dic = {"name": "lihua", "age": 30}
with open("pickle.pickle", "wb") as f:
    pickle.dump(dic, f)  # 將轉換后的二進制文件存儲在pickle.pickle文件里面

load

此函數和 dump() 函數相對應,用于將二進制對象文件轉換成 Python 對象

load(file)

file 參數表示要轉換的二進制對象文件(必須以 "rb" 的打開方式操作文件)

import pickle
 
dic = {"name": "lihua", "age": 30}
with open("pickle.pickle", "rb") as f:
    dic1 = pickle.load(f)  # 將存儲的文件內容導出為python對象
 
print(dic1)

以上是“Python中的Pickle庫怎么用”這篇文章的所有內容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內容對大家有所幫助,如果還想學習更多知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道!

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