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python函數(shù)持久化 python暫停和繼續(xù)

如何持久化python對(duì)象

1. 使用(dbhash/bsddb, dbm, gdbm, dumbdbm 等)以及它們的"管理器"( anydbm )。只提供了 Python 字符串的永久性儲(chǔ)存. 提供一個(gè)類似字典和文件的對(duì)象,可以完成字符串的永久性存儲(chǔ)。

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2. 使用marshal和pickle來(lái)序列化python對(duì)象,并具備存儲(chǔ)到介質(zhì)上的功能。兩者的區(qū)別在于:marshal只能處理簡(jiǎn)單的Python對(duì)象,包括數(shù)字、序列、映射、以及代碼對(duì)象;而pickle還可以處理遞歸對(duì)象,被不同地方多次引用的對(duì)象,以及用戶定義的類和實(shí)例。其中,pickle有一個(gè)C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的版本——cPickle,具有更高的效率,建議使用cPickle。

3. 雖然pickle提供非常強(qiáng)大的功能了,已經(jīng)可以滿足我們大部分的需求了,但是,人類的需求是無(wú)止境的,光序列化不行啊,只用 pickle 不能解決命名和查找 pickle 文件這樣的問(wèn)題,要是可以對(duì)序列化的對(duì)象提供管理功能,支持并發(fā)訪問(wèn)就好了。因此,人們發(fā)明了shelve模塊,它是前兩者的綜合。shelve模塊使用anydbm模塊尋找合適的DBM模塊,然后使用cPickle來(lái)完成對(duì)象存儲(chǔ)轉(zhuǎn)換過(guò)程。shelve模塊允許對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)文件進(jìn)行并發(fā)的讀訪問(wèn),但不允許共享讀/寫訪問(wèn)。

4. 還有一種方案,是在IBM的網(wǎng)站上看到的。那就是ZODB了。ZODB比簡(jiǎn)單的 pickle 文件更健壯以及更具有可伸縮性。ZODB是一個(gè)針對(duì)Python的Z對(duì)象數(shù)據(jù)庫(kù),是一個(gè)健壯的、多用戶的和面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng),它能夠存儲(chǔ)和管理任意復(fù)雜的 Python 對(duì)象,并支持事務(wù)操作和并發(fā)控制。其實(shí),ZODB也依靠Python 的本機(jī)序列化能力,而且要有效地使用 ZODB,必須充分了解 pickle。

5. 最后一只知道的解決持久性問(wèn)題的方法是 Prevayler,PyPerSyst 將整個(gè)對(duì)象系統(tǒng)保存在內(nèi)存中,并通過(guò)不時(shí)地將系統(tǒng)快照 pickle 到磁盤以及維護(hù)一個(gè)命令日志(通過(guò)此日志可以重新應(yīng)用最新的快照)來(lái)提供災(zāi)難恢復(fù)。所以,盡管使用 PyPerSyst 的應(yīng)用程序受到可用內(nèi)存的限制,但好處是本機(jī)對(duì)象系統(tǒng)可以完全裝入到內(nèi)存中,因而速度極快,而且實(shí)現(xiàn)起來(lái)要比如 ZODB 這樣的數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)單,ZODB 允許對(duì)象的數(shù)目比同時(shí)在能內(nèi)存中所保持的對(duì)象要多。

python字典持久化值有單引號(hào)

#有單雙引號(hào)也應(yīng)該沒(méi)有問(wèn)題啊,看下例sp'am?na"me

#如果要持久化大量數(shù)據(jù)的話,推薦使用gdbm,有l(wèi)ock功能,動(dòng)態(tài)增刪紀(jì)錄,

#更主要的是屬于kvs,內(nèi)存方面完勝,速度快,但是第一次創(chuàng)建時(shí)慢。

import?pickle

table?=?{'a':?[1,?2,?3],??'b':?["sp'am",?'eggs'],??'c':?{'na"me':'bob'}}

f?=?open('f:\dic.txt',?'w')

pickle.dump(table,?f)

f.close()

#讀取字典

f=open('f:\dic.txt',?'r')

table=pickle.load(f)

print?table#輸出{'a':?[1,?2,?3],?'c':?{'na"me':?'bob'},?'b':?["sp'am",?'eggs']}

python 機(jī)器學(xué)習(xí)隨機(jī)森林怎么存起來(lái)用

你說(shuō)的問(wèn)題叫模型持久化,就是把學(xué)習(xí)好的模型保存起來(lái),以后只要調(diào)用這個(gè)文件就可以了。

每個(gè)框架都應(yīng)該有模型持久化函數(shù),以sklearn為例:

from sklearn.externals import joblib

joblib.dump(clf, "train_model.m") #存儲(chǔ)

clf = joblib.load("train_model.m") #調(diào)用

python pickle——萬(wàn)能持久化工具

今天的故事從持久化開(kāi)始,最早知道持久化這個(gè)是上歷史課上,太祖論斷的xxx持久化,從此持久化就是一個(gè)高端、大氣、上檔次的詞語(yǔ)。后來(lái)轉(zhuǎn)行當(dāng)程序員,老是聽(tīng)小伙伴說(shuō)數(shù)據(jù)持久化,不明覺(jué)厲,不過(guò)因?yàn)閼?,也沒(méi)去搞明白是啥意思!今天剛好想學(xué)習(xí)pickle的知識(shí),看到了持久化一詞,去查了一下,哦,原來(lái)如此,妙不可言——果然是假大空!我已經(jīng)淺薄地理解為把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)起來(lái)!

之前在 python基礎(chǔ) 里面我們有談到過(guò)python文件讀寫,其實(shí)就是一種字符串的持久化方式。那么我們可以把數(shù)據(jù)想辦法裝換為字符串,就可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的持久化。那么有沒(méi)有更好的方式呢?當(dāng)然有啦,今天一起學(xué)習(xí)python特有的數(shù)據(jù)持久化模塊 pickle 。

pickle的口號(hào)是,一切都對(duì)象皆可持久化,簡(jiǎn)單方便直接暴力美啊,大家有什么想存儲(chǔ)的對(duì)象,趕緊用pickle吧!pickle還有一個(gè)小兄弟json,它能對(duì)json格式對(duì)象進(jìn)行持久化或者加載,json格式文件在很多語(yǔ)言都是通用的,所以處理json文件時(shí)候建議使用json模塊。類似numpy里面也定義了save持久化的函數(shù),但是底層其實(shí)是使用的pickle方法...


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