Python中的pickle模塊常用函數(shù)

更新時間：2023年09月22日 09:12:44 作者：程序遇上智能星空

這篇文章主要介紹了Python中的pickle模塊常用函數(shù),pickle模塊使用的數(shù)據(jù)格式是python專用的,能夠把python對象直接保存到文件,而不需要轉化為字符串,也不用底層的文件訪問操作把它們寫入到一個二進制文件中,需要的朋友可以參考下

1、序列化、反序列化介紹

序列化：把對象轉換為字節(jié)序列的過程稱為對象的序列化。

反序列化：把字節(jié)序列恢復為對象的過程稱為對象的反序列化。

2、pickle模塊說明

python中的pickle模塊實現(xiàn)了基本的數(shù)據(jù)序列化和反序列化。

通過pickle模塊的序列化操作能夠將程序中運行的對象信息保存到文件中去，永久存儲；通過pickle模塊的反序列化操作，能夠從文件中創(chuàng)建上一次程序保存的對象。

pickle模塊使用的數(shù)據(jù)格式是python專用的，能夠把python對象直接保存到文件，而不需要轉化為字符串，也不用底層的文件訪問操作把它們寫入到一個二進制文件中。

3、pickle模塊常用函數(shù)

（1）pickle.dump(obj, file, [,protocol])

函數(shù)的功能：將obj對象序列化存入已經(jīng)打開的file中。

參數(shù):

obj：想要序列化的obj對象。

file：文件名稱。

protocol：序列化使用的協(xié)議。如果該項省略，則默認為0。如果為負值或HIGHEST_PROTOCOL，則使用最高的協(xié)議版本。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pickle
# 將test對象序列化到文件中
def dump_test_data():
    test = [1, 2, 3]
    with open("test.pickle", "wb") as file:
        pickle.dump(test, file)

（2）pickle.load(file)

函數(shù)的功能：將file中的對象序列化讀出。

參數(shù):

file：文件名稱。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pickle
# 將文件中test對象序列化讀出
def load_test_data():
    with open("test.pickle", "rb") as file:
        test = pickle.load(file)
    return test

（3）pickle.dumps(obj[, protocol])

函數(shù)的功能：將obj對象序列化為string形式，而不是存入文件中。

參數(shù):

obj：想要序列化的obj對象。

protocal：如果該項省略，則默認為0。如果為負值或HIGHEST_PROTOCOL，則使用最高的協(xié)議版本。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pickle
# 將test對象序列化為字符串形式
def dumps_test_data():
    test = [1, 2, 3]
    # dumps 將數(shù)據(jù)通過特殊的形式轉換為僅python語言識別的字符串
    str_test = pickle.dumps(test)
    print(str_test)

（4）pickle.loads(string)

函數(shù)的功能：從string中讀出序列化前的obj對象。

參數(shù):

string：文件名稱。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pickle
# 從string中讀出序列化前的對象
def loads_test_data():
    test = [1, 2, 3]
    str_test = pickle.dumps(test)
    # loads 將pickle數(shù)據(jù)轉化為python的數(shù)據(jù)結構
    loads_test = pickle.loads(str_test)
    print(loads_test)

到此這篇關于Python中的pickle模塊常用函數(shù)的文章就介紹到這了,更多相關Python的pickle模塊內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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