Python pickle模块常用方法代码实例

用于序列化的两个模块

  •   json:用于字符串和Python数据类型间进行转换
  •   pickle: 用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换
  •   json提供四个功能:dumps,dump,loads,load
  •   pickle提供四个功能:dumps,dump,loads,load

pickle可以存储什么类型的数据呢?

  • 所有python支持的原生类型:布尔值,整数,浮点数,复数,字符串,字节,None。
  • 由任何原生类型组成的列表,元组,字典和集合。
  • 函数,类,类的实例

pickle模块中常用的方法有:

1. pickle.dump(obj, file, protocol=None,)

必填参数obj表示将要封装的对象

必填参数file表示obj要写入的文件对象,file必须以二进制可写模式打开,即“wb”

可选参数protocol表示告知pickler使用的协议,支持的协议有0,1,2,3,默认的协议是添加在Python 3中的协议3。   

  • Protocol version 0 is the original “human-readable” protocol and is backwards compatible with earlier versions of Python.
  • Protocol version 1 is an old binary format which is also compatible with earlier versions of Python.
  • Protocol version 2 was introduced in Python 2.3. It provides much more efficient pickling of new-style classes. Refer to PEP 307 for information about improvements brought by protocol 2.
  • Protocol version 3 was added in Python 3.0. It has explicit support for bytes objects and cannot be unpickled by Python 2.x. This is the default protocol, and the recommended protocol when compatibility with other Python 3 versions is required.
  • Protocol version 4 was added in Python 3.4. It adds support for very large objects, pickling more kinds of objects, and some data format optimizations. Refer to PEP 3154 for information about improvements brought by protocol 4.

2. pickle.load(file,*,fix_imports=True, encoding="ASCII", errors="strict")

必填参数file必须以二进制可读模式打开,即“rb”,其他都为可选参数

3. pickle.dumps(obj):以字节对象形式返回封装的对象,不需要写入文件中

4. pickle.loads(bytes_object): 从字节对象中读取被封装的对象,并返回

pickle模块可能出现三种异常:

1. PickleError:封装和拆封时出现的异常类,继承自Exception

2. PicklingError: 遇到不可封装的对象时出现的异常,继承自PickleError

3. UnPicklingError: 拆封对象过程中出现的异常,继承自PickleError

应用:

# dumps功能
import pickle
data = ['aa', 'bb', 'cc']
# dumps 将数据通过特殊的形式转换为只有python语言认识的字符串
p_str = pickle.dumps(data)
print(p_str)      7 b'\x80\x03]q\x00(X\x02\x00\x00\x00aaq\x01X\x02\x00\x00\x00bbq\x02X\x02\x00\x00\x00ccq\x03e.
# loads功能
# loads 将pickle数据转换为python的数据结构
mes = pickle.loads(p_str)
print(mes)
['aa', 'bb', 'cc']
# dump功能
# dump 将数据通过特殊的形式转换为只有python语言认识的字符串,并写入文件
with open('D:/tmp.pk', 'w') as f:
  pickle.dump(data, f)
# load功能
# load 从数据文件中读取数据,并转换为python的数据结构
with open('D:/tmp.pk', 'r') as f:
  data = pickle.load(f)

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • Python标准库json模块和pickle模块使用详解

    将Python数据类型转换为其他代码格式叫做(序列化),而json就是在各个代码实现转换的中间件. 序列化要求: 1. 只能有int,str,bool,list,dict,tuple的类型支持序列化. 2. json序列化是以字符串形式出现.那么:lis= "[11,22,33]" 这样的也能称为序列化. 3. 必须将数据类型包裹在list或dict内进行转换. 4. json内部的str格式,必须以双引号来进行包裹. 5. bool值转换为小写的首字母 json.dumps 将py转

  • Python使用Pickle模块进行数据保存和读取的讲解

    pickle 是一个 python 中, 压缩/保存/提取 文件的模块,字典和列表都是能被保存的. 但必须注意的是python2以ASCII形式保存,而在python3中pickle是使用转换二进制的数据压缩方法保存数据 所以,在保存或者读取数据的时候,打开文件应该使用'wb' 'rb'的方式 import pickle a = 'owoof' with open('111.pkl', 'wb') as file: pickle.dump(a, file) 在Pickle模块中还有dumps()

  • 从零学python系列之浅谈pickle模块封装和拆封数据对象的方法

    封装是一个将Python数据对象转化为字节流的过程,拆封是封装的逆操作,将字节文件或字节对象中的字节流转化为Python数据对象,不要从不收信任的数据源中拆封数据.可以封装和拆封几乎任何Python数据对象,主要包括: None , True,False    整数,浮点数,复数    字符串,字节,ByteArray对象    元组,列表,集合,包含可封装对象的字典    在一个模块的顶层定义的函数    在一个模块的顶层定义的内置函数    那是在一个模块的顶层定义的类    __dict_

  • Python pickle模块用法实例分析

    本文实例讲述了Python pickle模块用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: pickle提供了一个简单的持久化功能.可以将对象以文件的形式存放在磁盘上. pickle.dump(obj, file[, protocol]) 序列化对象,并将结果数据流写入到文件对象中.参数protocol是序列化模式,默认值为0,表示以文本的形式序列化.protocol的值还可以是1或2,表示以二进制的形式序列化. pickle.load(file) 反序列化对象.将文件中的数据解析为一个Python

  • python持久性管理pickle模块详细介绍

    持久性就是指保持对象,甚至在多次执行同一程序之间也保持对象.通过本文,您会对 Python对象的各种持久性机制(从关系数据库到 Python 的 pickle以及其它机制)有一个总体认识.另外,还会让您更深一步地了解Python 的对象序列化能力. 什么是持久性? 持 久性的基本思想很简单.假定有一个 Python 程序,它可能是一个管理日常待办事项的程序,您希望在多次执行这个程序之间可以保存应用程序对象(待办事项).换句话说,您希望将对象存储在磁盘上,便于 以后检索.这就是持久性.要达到这个目

  • Python pickle模块用法实例

    python的pickle模块实现了基本的数据序列和反序列化.通过pickle模块的序列化操作我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去,永久存储:通过pickle模块的反序列化操作,我们能够从文件中创建上一次程序保存的对象. 基本接口: 复制代码 代码如下: pickle.dump(obj, file, [,protocol]) 注解:将对象obj保存到文件file中去. protocol为序列化使用的协议版本,0:ASCII协议,所序列化的对象使用可打印的ASCII码表示:1:老式的二进制

  • 详解Python3 pickle模块用法

    pickle(python3.x)和cPickle(python2.x的模块)相当于java的序列化和反序列化操作. 常采用下面的方式使用: import pickle pickle.dump(obj,f) pickle.dumps(obj,f) pickle.load(f) pickle.loads(f) 使用pickle模块你可以把Python对象直接保存到文件,而不需要把他们转化为字符串,也不用底层的文件访问操作把它们写入到一个二进制文件里. pickle模块会创建一个python语言专用

  • Python使用pickle模块报错EOFError Ran out of input的解决方法

    本文实例讲述了Python使用pickle模块报错EOFError Ran out of input的解决方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 遇到了 EOFError:Ran out of input 不到为什么这样,最后用捕获异常的办法解决掉了,暂时对程序本身没有啥影响,代码如下: # coding=utf-8 import pickle def usr_date(): try: with open('usr_date.pkl','rb') as f: return pickle.load

  • Python pickle模块常用方法代码实例

    用于序列化的两个模块 json:用于字符串和Python数据类型间进行转换 pickle: 用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换 json提供四个功能:dumps,dump,loads,load pickle提供四个功能:dumps,dump,loads,load pickle可以存储什么类型的数据呢? 所有python支持的原生类型:布尔值,整数,浮点数,复数,字符串,字节,None. 由任何原生类型组成的列表,元组,字典和集合. 函数,类,类的实例 pickle模块中

  • python ftplib模块使用代码实例

    这篇文章主要介绍了python ftplib模块使用代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 Python中默认安装的ftplib模块定义了FTP类,可用来实现简单的ftp客户端,用于上传或下载文件. ftp登陆连接 from ftplib import FTP # 加载ftp模块 ftp = FTP() # 设置变量 ftp.set_debuglevel(2) # 打开调试级别2,显示详细信息 ftp.connect("10.1

  • Python xlwt模块使用代码实例

    简介 写入Excle文档 安装:pip3 install xlwt 导入:import xlwt xlrd 模块方法 写入案例 import xlwt # 创建对象,设置编码 workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') # 新建sheet表 worksheet = workbook.add_sheet(sheet_name, cell_overwrite_ok=True) # 在对应行,列写入值 worksheet.write(0,0, label =

  • Python requests模块session代码实例

    http协议本身是无状态的,为了让请求之间保持状态,有了session和cookie机制.requests也提供了相应的方法去操纵它们. requests中的session对象能够让我们跨http请求保持某些参数,即让同一个session对象发送的请求头携带某个指定的参数.当然,最常见的应用是它可以让cookie保持在后续的一串请求中. 下面,通过官方文档中的示例来了解如何使用它. import requests s = requests.Session() # 第一步:发送一个请求,用于设置请

  • Python configparser模块操作代码实例

    1.生成配置文件 ''' 生成配置文件 ''' import configparser config = configparser.ConfigParser() # 初始化赋值 config["DEFAULT"] = {'ServerAliveInterval': '45', 'Compression': 'yes', 'CompressionLevel': '9'} # 追加 config['DEFAULT']['ForwardX11'] = 'yes' config['bitbuc

  • 10个python爬虫入门基础代码实例 + 1个简单的python爬虫完整实例

    本文主要涉及python爬虫知识点: web是如何交互的 requests库的get.post函数的应用 response对象的相关函数,属性 python文件的打开,保存 代码中给出了注释,并且可以直接运行哦 如何安装requests库(安装好python的朋友可以直接参考,没有的,建议先装一哈python环境) windows用户,Linux用户几乎一样: 打开cmd输入以下命令即可,如果python的环境在C盘的目录,会提示权限不够,只需以管理员方式运行cmd窗口 pip install

  • 用来将对象持久化的python pickle模块

    目录 前言 一.pickle 模块下的方法 1. dumps() 2. loads() 3. dump() 4. load() 二.可以被 pickle 封存/解封的对象 三.pickle 与 json 的区别 前言 pickle 模块可以对一个 Python 对象的二进制进行序列化和反序列化.说白了,就是它能够实现任意对象与二进制直接的相互转化,也可以实现对象与文本之间的相互转化. 比如,我程序里有一个 python 对象,我想把它存到磁盘里,于是我用 pickle 把他转到一个文本里.当后面

  • python re模块findall()函数实例解析

    本文研究的是re模块findall()函数的相关内容,首先看看实例代码: >>> import re >>> s = "adfad asdfasdf asdfas asdfawef asd adsfas " >>> reObj1 = re.compile('((\w+)\s+\w+)') >>> reObj1.findall(s) [('adfad asdfasdf', 'adfad'), ('asdfas asd

  • Python pickle模块实现对象序列化

    这篇文章主要介绍了Python pickle模块实现对象序列化,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 作用 对Python对象进行序列化,便于存储和传输 Python对象序列化成bytes类型 pickle.dumps(obj) 将Python对象转化为bytes类型 pickle.loads(str) 将转化成的bytes类型数据还原成对象 Python 3.7.0 (v3.7.0:1bf9cc5093, Jun 27 2018, 0

随机推荐