python中cPickle用法例子分享

所属分类: 脚本专栏 / python 阅读数: 2026
收藏 0 赞 0 分享

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cPickle中,主要有四个函数可以做这一工作,下面使用例子来介绍。

1, dump: 将python对象序列化保存到本地的文件。

复制代码 代码如下:

>>> import cPickle

>>> data = range(1000)

>>> cPickle.dump(data,open("test\\data.pkl","wb"))


dump函数需要指定两个参数,第一个是需要序列化的python对象名称,第二个是本地的文件,需要注意的是,在这里需要使用open函数打开一个文件,并指定“写”操作。

2. load:载入本地文件,恢复python对象

复制代码 代码如下:

>>> data = cPickle.load(open("test\\data.pkl","rb"))

同dump一样,这里需要使用open函数打开本地的一个文件,并指定“读”操作

3. dumps:将python对象序列化保存到一个字符串变量中。

复制代码 代码如下:

>>> data_string = cPickle.dumps(data)

4. loads:从字符串变量中载入python对象

复制代码 代码如下:

>>> data = cPickle.loads(data_string)

更多精彩内容其他人还在看

深入源码解析Python中的对象与类型

这篇文章主要介绍了深入源码解析Python中的对象与类型,涉及到对象的引用计数方法和类型的定义等深层次内容,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

一篇文章入门Python生态系统(Python新手入门指导)

原文写于2011年末,虽然文中关于Python 3的一些说法可以说已经不成立了,但是作为一篇面向从其他语言转型到Python的程序员来说,本文对Python的生态系统还是做了较为全面的介绍
收藏 0 赞 0 分享

Python实时获取cmd的输出

本文给大家分享python实时获取cmd的输出,对python实时获取输出相关知识感兴趣的朋友一起学习吧
收藏 0 赞 0 分享

分享Python字符串关键点

字符串是 Python 中最常用的数据类型。我们可以使用引号来创建字符串,通过本篇文章给大家分享python字符串关键点相关资料,感兴趣的朋友一起学习吧
收藏 0 赞 0 分享

Python中内置数据类型list,tuple,dict,set的区别和用法

这篇文章主要给大家介绍了Python中内置数据类型list,tuple,dict,set的区别和用法,都是非常基础的知识,十分的细致全面,有需要的小伙伴可以参考下。
收藏 0 赞 0 分享

Python学习笔记整理3之输入输出、python eval函数

这篇文章主要介绍了Python学习笔记整理3之输入输出、python eval函数的相关资料,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

十个Python程序员易犯的错误

不管是在学习还是工作过程中,人都会犯错。虽然Python的语法简单、灵活,但也一样存在一些不小的坑,一不小心,初学者和资深Python程序员都有可能会栽跟头。本文为大家分享了10大常见错误,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

使用Python编写简单的端口扫描器的实例分享

这篇文章主要介绍了使用Python编写简单的端口扫描器的实例分享,文中分别介绍了单线程和多线程的实现方式,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

用ReactJS和Python的Flask框架编写留言板的代码示例

这篇文章主要介绍了用ReactJS和Python的Flask框架编写留言板的代码示例,其他的话用到了MongoDB这个方便使用JavaScript来操作的数据库,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

在DigitalOcean的服务器上部署flaskblog应用

这篇文章主要介绍了在DigitalOcean的服务器上部署flaskblog的方法,flaskblog是用Python的Flask开发的一个博客程序,而DigitalOcean则是大受欢迎的SSD主机提供商,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享
查看更多