如何進行python核心模塊中pickle和cPickle的分析，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
pickle模塊使用的數(shù)據(jù)格式是python專用的，并且不同版本不向后兼容，同時也不能被其他語言說識別。要和其他語言交互，可以使用內(nèi)置的json 包使用pickle模塊你可以把Python對象直接保存到文件，而不需要把他們轉(zhuǎn)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里。 pickle模塊會創(chuàng)建一個python語言專用的二進制格式，你基本上不用考慮任何文件細節(jié)，它會幫你干凈利落地完成讀寫?yīng)毾聿僮鳎ㄒ恍枰闹皇且粋€合法的文件句柄。
pickle模塊中的兩個主要函數(shù)是dump()和load()。dump()函數(shù)接受一個文件句柄和一個數(shù)據(jù)對象作為參數(shù)，把數(shù)據(jù)對象以特定的格式保存到給定的文件中。當(dāng)我們使用load()函數(shù)從文件中取出已保存的對象時，pickle知道如何恢復(fù)這些對象到它們本來的格式。
dumps()函數(shù)執(zhí)行和dump() 函數(shù)相同的序列化，但是與dump不同的dumps并不將轉(zhuǎn)換后的字符串寫入文件，而是將所得到的轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)以字符串的形式返回。
loads()函數(shù)執(zhí)行和load()函數(shù)一樣的反序列化。 loads接受一個字符串參數(shù)，將字符串解碼成為python的數(shù)據(jù)類型，函數(shù)loads和dumps進行的是互逆的操作。
cPickle是pickle得一個更快得C語言編譯版本。
pickle的dump和load相當(dāng)于java的序列化和反序列化操作
重慶分公司
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#! /usr/local/env python # -*- coding=utf-8 -*- if __name__ == "__main__": import cPickle #序列化到文件 obj = 123,"abcdedf",["ac",123],{"key":"value","key1":"value1"} print obj #輸出：(123, 'abcdedf', ['ac', 123], {'key1': 'value1', 'key': 'value'}) #r 讀寫權(quán)限 r b 讀寫到二進制文件 f = open(r"d:\a.txt","r ") cPickle.dump(obj,f) f.close() f = open(r"d:\a.txt") print cPickle.load(f) #輸出：(123, 'abcdedf', ['ac', 123], {'key1': 'value1', 'key': 'value'}) #序列化到內(nèi)存（字符串格式保存），然后對象可以以任何方式處理如通過網(wǎng)絡(luò)傳輸 obj1 = cPickle.dumps(obj) print type(obj1) #輸出： print obj1 #輸出：python專用的存儲格式 obj2 = cPickle.loads(obj1) print type(obj2) #輸出： print obj2 #輸出：(123, 'abcdedf', ['ac', 123], {'key1': 'value1', 'key': 'value'}) 當(dāng)然啦，你dump幾次，也就是需要load幾次，不要希望dump了三次，load給你返回一個list。
關(guān)于如何進行python核心模塊中pickle和cPickle的分析問題的解答就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司行業(yè)資訊頻道了解更多相關(guān)知識。
