Python标准库05 存储对象 (pickle包,cPickle包)

简介: 原文:Python标准库05 存储对象 (pickle包,cPickle包)作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢! 谢谢reverland纠错   在之前对Python对象的介绍中 (面向对象的基本概念,面向对象的进一步拓展),我提到过Python“一切皆对象”的哲学,在Python中,无论是变量还是函数,都是一个对象。
原文: Python标准库05 存储对象 (pickle包,cPickle包)

作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢!

谢谢reverland纠错

 

在之前对Python对象的介绍中 (面向对象的基本概念面向对象的进一步拓展),我提到过Python“一切皆对象”的哲学,在Python中,无论是变量还是函数,都是一个对象。当Python运行时,对象存储在内存中,随时等待系统的调用。然而,内存里的数据会随着计算机关机和消失,如何将对象保存到文件,并储存在硬盘上呢?

计算机的内存中存储的是二进制的序列 (当然,在Linux眼中,是文本流)。我们可以直接将某个对象所对应位置的数据抓取下来,转换成文本流 (这个过程叫做serialize),然后将文本流存入到文件中。由于Python在创建对象时,要参考对象的类定义,所以当我们从文本中读取对象时,必须在手边要有该对象的类定义,才能懂得如何去重建这一对象。从文件读取时,对于Python的内建(built-in)对象 (比如说整数、词典、表等等),由于其类定义已经载入内存,所以不需要我们再在程序中定义类。但对于用户自行定义的对象,就必须要先定义类,然后才能从文件中载入对象 (比如面向对象的基本概念中的对象那个summer)。

 

pickle包

对于上述过程,最常用的工具是Python中的pickle包。

1) 将内存中的对象转换成为文本流

import pickle

# define class
class Bird(object):
    have_feather = True
    way_of_reproduction  = 'egg'

summer       = Bird()                 # construct an object
picklestring = pickle.dumps(summer)   # serialize object

使用pickle.dumps()方法可以将对象summer转换成了字符串 picklestring(也就是文本流)。随后我们可以用普通文本的存储方法来将该字符串储存在文件(文本文件的输入输出)。

 

当然,我们也可以使用pickle.dump()的方法,将上面两部合二为一:

import pickle

#
define class class Bird(object): have_feather = True way_of_reproduction = 'egg' summer = Bird() # construct an object fn = 'a.pkl' with open(fn, 'w') as f: # open file with write-mode
picklestring
= pickle.dump(summer, f) # serialize and save object

对象summer存储在文件a.pkl

 

2) 重建对象

首先,我们要从文本中读出文本,存储到字符串 (文本文件的输入输出)。然后使用pickle.loads(str)的方法,将字符串转换成为对象。要记得,此时我们的程序中必须已经有了该对象的类定义。

 

此外,我们也可以使用pickle.load()的方法,将上面步骤合并:

import pickle

# define the class before unpickle
class Bird(object):
    have_feather = True
    way_of_reproduction  = 'egg'

fn     = 'a.pkl'
with open(fn, 'r') as f:
    summer = pickle.load(f)   # read file and build object

 

 

cPickle包

cPickle包的功能和用法与pickle包几乎完全相同 (其存在差别的地方实际上很少用到),不同在于cPickle是基于c语言编写的,速度是pickle包的1000倍。对于上面的例子,如果想使用cPickle包,我们都可以将import语句改为:

import cPickle as pickle

就不需要再做任何改动了。

 

总结

对象 -> 文本 -> 文件

pickle.dump(), pickle.load(), cPickle

目录
相关文章
|
4天前
|
网络协议 数据库连接 Python
python知识点100篇系列(17)-替换requests的python库httpx
【10月更文挑战第4天】Requests 是基于 Python 开发的 HTTP 库,使用简单,功能强大。然而,随着 Python 3.6 的发布,出现了 Requests 的替代品 —— httpx。httpx 继承了 Requests 的所有特性,并增加了对异步请求的支持,支持 HTTP/1.1 和 HTTP/2,能够发送同步和异步请求,适用于 WSGI 和 ASGI 应用。安装使用 httpx 需要 Python 3.6 及以上版本,异步请求则需要 Python 3.8 及以上。httpx 提供了 Client 和 AsyncClient,分别用于优化同步和异步请求的性能。
python知识点100篇系列(17)-替换requests的python库httpx
|
5天前
|
Linux Android开发 开发者
【Python】GUI:Kivy库环境安装与示例
这篇文章介绍了 Kivy 库的安装与使用示例。Kivy 是一个开源的 Python 库,支持多平台开发,适用于多点触控应用。文章详细说明了 Kivy 的主要特点、环境安装方法,并提供了两个示例:一个简单的 Hello World 应用和一个 BMI 计算器界面。
13 0
|
10天前
|
PyTorch 测试技术 算法框架/工具
Python中Thop库的常见用法和代码示例
肆十二在B站分享了关于THOP(Torch-OpCounter)的实战教学视频。THOP是一个用于计算PyTorch模型操作数和计算量的工具,帮助开发者评估模型复杂度和性能。本文介绍了THOP的安装、使用方法及基本用例,包括如何计算模型的FLOPs和参数量。
27 0
|
10天前
|
算法 数据可视化 计算机视觉
Python中医学图像处理常用的库
在Python中,医学图像处理常用的库包括:ITK(及其简化版SimpleITK)、3D Slicer、Pydicom、Nibabel、MedPy、OpenCV、Pillow和Scikit-Image。这些库分别擅长图像分割、配准、处理DICOM和NIfTI格式文件、图像增强及基础图像处理等任务。选择合适的库需根据具体需求和项目要求。
21 0
|
10天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
Python中Pymysql库的常见用法和代码示例
`pymysql` 是一个用于连接 MySQL 数据库的 Python 库,支持 SQL 查询的执行和结果处理。通过 `pip install pymysql` 安装后,可使用 `connect()` 方法建立连接,`cursor()` 创建游标执行查询,包括数据的增删改查,并通过 `commit()` 和 `rollback()` 管理事务,最后需关闭游标和连接以释放资源。
28 0
|
9天前
|
存储 程序员 开发者
Python编程基础:从入门到实践
【10月更文挑战第8天】在本文中,我们将一起探索Python编程的奇妙世界。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,这篇文章都将为你提供有价值的信息。我们将从Python的基本概念开始,然后逐步深入到更复杂的主题,如数据结构、函数和类。最后,我们将通过一些实际的代码示例来巩固我们的知识。让我们一起开始这段Python编程之旅吧!
|
2天前
|
设计模式 开发者 Python
Python编程中的设计模式:从入门到精通####
【10月更文挑战第14天】 本文旨在为Python开发者提供一个关于设计模式的全面指南,通过深入浅出的方式解析常见的设计模式,帮助读者在实际项目中灵活运用这些模式以提升代码质量和可维护性。文章首先概述了设计模式的基本概念和重要性,接着逐一介绍了几种常用的设计模式,并通过具体的Python代码示例展示了它们的实际应用。无论您是Python初学者还是经验丰富的开发者,都能从本文中获得有价值的见解和实用的技巧。 ####
|
10天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
探索Python编程的奥秘
【10月更文挑战第7天】本文将带你走进Python的世界,探索其背后的逻辑与魅力。我们将从基础语法开始,逐步深入到函数、面向对象编程等高级特性,最后通过实际项目案例,让你体验Python的强大与便捷。无论你是编程新手,还是有一定基础的开发者,都能在这篇文章中找到你需要的信息和启发。
|
11天前
|
IDE 开发工具 Python
Python 编程入门:打造你的第一个程序
【10月更文挑战第6天】编程,这个听起来高大上又充满神秘感的领域,其实就像学习骑自行车一样。一开始你可能会觉得难以掌握平衡,但一旦你学会了,就能自由地穿梭在广阔的道路上。本文将带你走进 Python 的世界,用最简单的方式让你体验编写代码的乐趣。不需要复杂的理论,我们将通过一个简单的例子——制作一个猜数字游戏,来实践学习。准备好了吗?让我们开始吧!
|
8天前
|
数据采集 开发框架 数据处理
探索Python的灵活性:简化日常编程任务
【10月更文挑战第7天】 【10月更文挑战第9天】 在本文中,我们将深入探讨Python编程语言的强大功能和灵活性。通过具体的代码示例,我们会展示如何利用Python简化日常编程任务,提高效率。无论是数据处理、自动化脚本还是Web开发,Python都能提供简洁而强大的解决方案。我们还将讨论一些最佳实践,帮助你编写更清晰、更高效的代码。
10 1