python之pkl文件的用法及說明

更新時間：2023年06月09日 10:39:00 作者：準(zhǔn)風(fēng)璧談

這篇文章主要介紹了python之pkl文件的用法及說明，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教

python之pkl文件

pkl文件是python里面保存文件的一種格式，如果直接打開會顯示一堆序列化的東西。

cPickle在python3中更名為pickle

使用方式如下:

import pickle as p?
shoplistfile = 'shoplist.data' ?#保存文件數(shù)據(jù)所在文件的文件名
shoplist = ['apple', 'mango', 'carrot']
f = open(shoplistfile, 'wb') #二進(jìn)制打開，如果找不到該文件，則創(chuàng)建一個
p.dump(shoplist, f) #寫入文件
f.close() ?#關(guān)閉文件
del shoplist # 刪除列表
f = open(shoplistfile, 'rb')
storedlist = p.load(f)#重新加載數(shù)據(jù)到列表中
print(storedlist)

#輸出結(jié)果：[‘apple’, ‘mango’, ‘carrot’]

代碼：

import pickle
b=7
i=13000000
fa=99.056
s='中國人民 123abc'
lst=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
tu=(-5,10,8)
coll={4,5,6}
dic={'a':'apple','b':'banana','g':'grape','o':'orange'}
f=open('sample_pickle.dat','wb') ? ?#以寫模式打開二進(jìn)制文件
try:
pickle.dump(b,f) ? ?#對象個數(shù)
pickle.dump(i,f) ? ?#寫入整數(shù)
pickle.dump(fa,f) ? #寫入字符串
pickle.dump(s,f) ? ?#寫入浮點數(shù)
pickle.dump(lst,f) ?#寫入列表
pickle.dump(tu,f) ? #寫入元組
pickle.dump(coll,f) #寫入集合
pickle.dump(dic,f) ?#寫入字典
except:
? ? print('寫文件異常')
finally:
? ? f.close()
'''
使用pickle模塊讀取'sample_pickle.dat'內(nèi)的二進(jìn)制內(nèi)容
'''
f=open('sample_pickle.dat','rb')
n=pickle.load(f) ? ?#讀出文件的數(shù)據(jù)個數(shù)
for i in range(n):
? ? x=pickle.load(f)
? ? print(x)
f.close()

‘’‘輸出
13000000
99.056
中國人民 123abc
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
(-5, 10, 8)
{4, 5, 6}
{‘a’: ‘apple’, ‘b’: ‘banana’, ‘g’: ‘grape’, ‘o’: ‘orange’}
‘’’

如何打開.pkl文件，查看.pkl文件里的內(nèi)容（Python3.6）

1. show_pkl.py

#show_pkl.py
import pickle
path='aus_openface.pkl'   #path='/root/……/aus_openface.pkl'   pkl文件所在路徑
f=open(path,'rb')
data=pickle.load(f)
print(data)
print(len(data))
#輸出結(jié)果：
{'N_0000000356_00190': array([2.86, 2.27, 1.45, 1.1 , 0.  , 0.65, 0.05, 0.  , 0.75, 1.65, 0.6 , 0.  , 1.86, 0.  , 0.62, 0.25, 0.  ]),
 'N_0000001939_00054': array([0.34, 2.09, 0.  , 2.04, 0.02, 0.  , 0.  , 1.22, 0.  , 0.93, 0.37, 0.  , 0.4 , 0.  , 0.  , 0.22, 0.  ]),
 'N_0000000437_00540': array([0.  , 0.19, 0.02, 0.8 , 0.24, 1.46, 1.18, 0.37, 0.  , 0.  , 1.13, 3.37, 1.24, 0.73, 0.13, 1.83, 0.  ]),
 'N_0000001507_00202': array([1.08, 1.23, 0.  , 1.83, 0.31, 1.08, 0.04, 0.  , 0.24, 1.31, 0.  , 0.25, 0.44, 0.6 , 0.77, 0.  , 0.  ])}
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