使用pickle存储数据dump 和 load实例讲解

使用pickle模块来dump你的数据：对上篇博客里的sketch.txt文件：

import os
import sys
import pickle

man=[ ]
other=[ ]
try:
    data=open('sketch.txt')
    for each_line in data:
        try:
            (role,line_spoken)=each_line.split(':',1)
            line_spoken=line_spoken.strip()
            if role == 'Man':
                man.append(line_spoken)
            elif role == 'Other Man':
                other.append(line_spoken)
        except ValueError:
            pass
    data.close()
except IOError:
    nester.print_lol('The data file is missing!')

try:
    with open('man_data.txt','wb') as man_file:
      pickle.dump(man,man_file)
    with open('other_data.txt','wb') as other_file:
      pickle.dump(other,other_file)

except IOError as err:
  print('File error: ' + str(err))
except pickle.PickleError as perr:
  print('Pickling error: ' + str(perr))

打开man_data.txt,看结果：

€]q (X'  Is this the right room for an argument?qX  No you haven't!qX  When?qX  No you didn't!qX  You didn't!qX  You did not!qX=  Ah! (taking out his wallet and paying) Just the five minutes.qX  You most certainly did not!qX  Oh no you didn't!q X  Oh no you didn't!q
X  Oh look, this isn't an argument!qX  No it isn't!qX  It's just contradiction!q
X  It IS!qX  You just contradicted me!qX  You DID!qX  You did just then!qX"  (exasperated) Oh, this is futile!!qX
  Yes it is!qe.

把已存储在man_data.txt上的二进制文件，恢复成可以读的文件，存放在new_man.txt中：

import nester
import os
import sys
import pickle

man=[ ]
other=[ ]
new_man=[ ]

try:
    data=open('sketch.txt')
    for each_line in data:
        try:
            (role,line_spoken)=each_line.split(':',1)
            line_spoken=line_spoken.strip()
            if role == 'Man':
                man.append(line_spoken)
            elif role == 'Other Man':
                other.append(line_spoken)
        except ValueError:
            pass
    data.close()
except IOError:
    print_lol('The data file is missing!')

try:
#    with open('man_data.txt','wb') as man_file:
#      pickle.dump(man,man_file)
#    with open('other_data.txt','wb') as other_file:
#      pickle.dump(other,other_file)

  with open('man_data.txt','rb') as man_file:
    new_man=pickle.load(man_file)

except IOError as err:
  print('File error: ' + str(err))
except pickle.PickleError as perr:
  print('Pickling error: ' + str(perr))

查看结果：

 RESTART: C:/Users/ThinkPad/AppData/Local/Programs/Python/Python36-32/chapter4-134-pickle.py
>>> import nester
>>> nester.print_lol(new_man)
Is this the right room for an argument?
No you haven't!
When?
No you didn't!
You didn't!
You did not!
Ah! (taking out his wallet and paying) Just the five minutes.
You most certainly did not!
Oh no you didn't!
Oh no you didn't!
Oh look, this isn't an argument!
No it isn't!
It's just contradiction!
It IS!
You just contradicted me!
You DID!
You did just then!
(exasperated) Oh, this is futile!!
Yes it is!
>>> import os
>>> os.getcwd()
'C:\\Users\\ThinkPad\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36-32'
>>>

若是想保存new_man.txt到磁盘文件，可以加：

  with open('new_man.txt','w') as new_man_file:
    nester.print_lol(new_man,fn=new_man_file)

以上这篇使用pickle存储数据dump 和 load实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • 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

  • Python序列化与反序列化pickle用法实例

    这篇文章主要介绍了Python序列化与反序列化pickle用法实例,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 要将Python对象作为一个文件的形式保存到磁盘,就叫序列化: 当我们需要用到这个这对象,再从磁盘加载这个对象,就叫反序列化 Python自带的pickle可以帮我们实现,pickle这个单词是咸菜的意思,咸菜耐储存,是不是很形象呀? 对象的存储分为两步: 1.将对象在内存中的数据抓取取来,转换成一个有序的文本,这一步就是序列化 2

  • 用python3读取python2的pickle数据方式

    问题一:TypeError: a bytes-like object is required, not 'str' 解决:该问题属于Python3和Python2的字符串兼容问题,数据文件是在Python2下序列化的,使用Python3读取时,需要将'str'转化为'bytes'. picklefile=open('XXX.pkl','r') class StrToBytes: def __init__(self, fileobj): self.fileobj = fileobj def rea

  • 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 Pickle 实现在同一个文件中序列化多个对象

    也是看别人代码才知道可以打开一个文件就可以把多个对象序列化到这个文件中. with open('../raw_data/remap.pkl', 'wb') as f: pickle.dump(reviews_df, f, pickle.HIGHEST_PROTOCOL) # uid, iid pickle.dump(cate_list, f, pickle.HIGHEST_PROTOCOL) # cid of iid line pickle.dump((user_count, item_coun

  • 使用pickle存储数据dump 和 load实例讲解

    使用pickle模块来dump你的数据:对上篇博客里的sketch.txt文件: import os import sys import pickle man=[ ] other=[ ] try: data=open('sketch.txt') for each_line in data: try: (role,line_spoken)=each_line.split(':',1) line_spoken=line_spoken.strip() if role == 'Man': man.app

  • TFRecord格式存储数据与队列读取实例

    Tensor Flow官方网站上提供三种读取数据的方法 1. 预加载数据:在Tensor Flow图中定义常量或变量来保存所有数据,将数据直接嵌到数据图中,当训练数据较大时,很消耗内存. 如 x1=tf.constant([0,1]) x2=tf.constant([1,0]) y=tf.add(x1,x2) 2.填充数据:使用sess.run()的feed_dict参数,将Python产生的数据填充到后端,之前的MNIST数据集就是通过这种方法.也有消耗内存,数据类型转换耗时的缺点. 3. 从

  • jxl 导出数据到excel的实例讲解

    优点: Jxl对中文支持非常好,操作简单,方法看名知意. Jxl是纯javaAPI,在跨平台上表现的非常完美,代码可以再windows或者Linux上运行而无需重新编写 支持Excel 95-2000的所有版本(网上说目前可以支持Excel2007了,还没有尝试过) 生成Excel 2000标准格式 支持字体.数字.日期操作 能够修饰单元格属性 支持图像和图表,但是这套API对图形和图表的支持很有限,而且仅仅识别PNG格式. 缺点: 效率低,图片支持不完善,对格式的支持不如POI强大 案例: S

  • python之从文件读取数据到list的实例讲解

    背景: 文件内容每一行是由N个单一数字组成的,每个数字之间由制表符区分,比如: 0 4 3 1 2 2 1 0 3 1 2 0 -- 现在需要将每一行数据存为一个list,然后所有行组成一个大的list 工具: 1.strip():用于移除字符串头尾指定的字符,默认为空格,返回是字符串 2.split():通过指定分隔符对字符串进行切片,返回是字符串组成的list 实例: #!/usr/bin/python #coding=utf-8 def readfile(filename): with o

  • python读取csv文件并把文件放入一个list中的实例讲解

    如下所示: #coding=utf8 ''' 读取CSV文件,把csv文件放在一份list中. ''' import csv class readCSV(object): def __init__(self,path="Demo.csv"): #创建一个属性用来保存要操作CSV的文件 self.path=path try: #打开一个csv文件,并赋予读的权限 self.csvHand=open(self.path,"r") #调用csv的reader函数读取csv

  • python pickle存储、读取大数据量列表、字典数据的方法

    先给大家介绍下python pickle存储.读取大数据量列表.字典的数据 针对于数据量比较大的列表.字典,可以采用将其加工为数据包来调用,减小文件大小 #列表 #存储 list1 = [123,'xiaopingguo',54,[90,78]] list_file = open('list1.pickle','wb') pickle.dump(list1,list_file) list_file.close() #读取 list_file = open('list1.pickle','rb')

  • 实例详解Android文件存储数据方式

    实例详解Android文件存储数据方式

    总体的来讲,数据存储方式有三种:一个是文件,一个是数据库,另一个则是网络.下面通过本文给大家介绍Android文件存储数据方式. 1.文件存储数据使用了Java中的IO操作来进行文件的保存和读取,只不过Android在Context类中封装好了输入流和输出流的获取方法. 创建的存储文件保存在/data/data/<package name>/files文件夹下. 2.操作. 保存文件内容:通过Context.openFileOutput获取输出流,参数分别为文件名和存储模式. 读取文件内容:通

  • .net core2.0下使用Identity改用dapper存储数据(实例讲解)

    前言. 已经好多天没写博客了,鉴于空闲无聊之时又兴起想写写博客,也当是给自己做个笔记.过了这么些天,我的文笔还是依然那么烂就请多多谅解了.今天主要是分享一下在使用.net core2.0下的实际遇到的情况.在使用webapi时用了identity做用户验证.官方文档是的是用EF存储数据来使用dapper,因为个人偏好原因所以不想用EF.于是乎就去折腾.改成使用dapper做数据存储.于是就有了以下的经验. 一.使用Identity服务 先找到Startup.cs 这个类文件 找到 Configu

  • python将类似json的数据存储到MySQL中的实例

    由于之前对于爬取下来的数据都是存入MongoDB中,想起来还没有尝试存入MySQL,于是将一篇简单的文章爬取下来,存入MySQL试试 这里用到的python模块是pymysql,因为MySQLdb之前已经停止维护 首先在cmd中连接MySQL并且创建一个数据库json 在图形化界面workbench中可以看到 接下来就要在pycharm中写代码了,在pycharm中导入pymysql后即可 #建立python与MySQL之间的连接 mysql = pymysql.connect(host="lo

  • Python3 pickle对象串行化代码实例解析

    Python3 pickle对象串行化代码实例解析

    1.pickle对象串行化 pickle模块实现了一个算法可以将任意的Python对象转换为一系列字节.这个过程也被称为串行化对象.可以传输或存储表示对象的字节流,然后再重新构造来创建有相同性质的新对象. 1.1 编码和解码字符串中的数据 第一个例子使用dumps()将一个数据结构编码为一个字符串,然后把这个字符串打印到控制台.它使用了一个完全由内置类型构成的数据结构.任何类的实例都可以pickled,如后面的例子所示. import pickle import pprint data = [{

随机推荐