本文主要是介绍python pickle 模块用于保存python内存数据(包括实例对象、字典、列表等所有python中的数据),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
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文章目录
- 前言
- 基本用法
前言
Python 的 pickle 模块用于序列化和反序列化 Python 对象。这意味着你可以将 Python 对象(如列表、字典、类实例等)转换为字节流(序列化),并将其保存到文件中或在网络上传输,然后在需要的时候将其恢复为原始 Python 对象(反序列化)。
常见用途
- 持久化存储:
将 Python 对象保存到磁盘,以便以后重新加载。例如,保存模型的训练结果、用户设置或应用状态。 - 数据传输:
在不同的程序或进程之间传输数据。例如,分布式计算中节点间的数据交换。 - 缓存数据:
将计算结果缓存到文件中,以减少重复计算的开销。例如,保存某些数据预处理的结果,以便下次运行时直接读取。 - 存储复杂对象:
保存包含复杂数据结构的对象,例如类实例、带有方法的对象等。
基本用法
下面就以一个存储和读取python中的实例化对象演示(我做过一个项目是用这个进行项目的存档功能实现)。
Python 的 pickle 模块可以用来保存和加载 Python 对象,包括实例对象。pickle 模块序列化对象为字节流,这样你可以将其保存到文件中,并在需要的时候再加载回来。以下是一个简单的示例,演示如何使用 pickle 模块来保存和加载一个实例对象。
假设你有一个类 Person,并且你希望将一个 Person 实例保存到文件中,然后再从文件中加载回来:
import pickle# 定义一个简单的类
class Person:def __init__(self, name, age):self.name = nameself.age = agedef __repr__(self):return f"Person(name={self.name}, age={self.age})"# 创建一个 Person 实例
person = Person("Alice", 30)# 保存到文件
with open('person.pkl', 'wb') as file:pickle.dump(person, file) # 会在当前文件夹下生成一个person.pkl文件# 从文件加载
with open('person.pkl', 'rb') as file:loaded_person = pickle.load(file)print(loaded_person) # 输出: Person(name=Alice, age=30)
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