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在Python中存储数据到文件中时,简单的做法是调用open函数执行文件写入操作,但是这样做的话,当我们要重新读取文件内容时,就会出现类型不匹配的情况,因为读取的都是字符串的形式,所以还需要进行类型转换,这样不简洁。
或者使用eval函数把字符串转换为对象,但是有时它过于强大,它会执行Python的任何表达式,甚至做出威胁系统正常工作的表达式,这样做不安全。
如果想存储Python原生对象,但又无法信赖文件的数据来源,那么pickle模块会是个理想的选择。
pickle模块是能够让我们直接在文件中存储几乎任何Python对象的高级工具,并不要求我们把字符串转换来转换去,像是个超级通用的数据格式化和解析工具。
demo.py:
D = {'name':'Allen', 'age':21} f = open('p_data.pkl','wb') import pickle pickle.dump(D,f) f.close() f=open('p_data.pkl','rb') e=pickle.load(f) print(e) print(type(e))
控制台输出:
{'name': 'Allen', 'age': 21} <class 'dict'> [Finished in 0.4s]
然后它会在指定路径下生成p_data.pkl文件:
8003 7d71 0028 5804 0000 006e 616d 6571 0158 0500 0000 416c 6c65 6e71 0258 0300 0000 6167 6571 034b 1575 2e
如果控制台提示”attributeError:'module' object has no attribute ‘dump'”,那么很可能是因为你的文件名命名为”pickle.py”,这与内置模块文件重名了,改一下就可以了。。
以上这篇用pickle存储Python的原生对象方法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。
标签:
python,pickle,存储
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年11月16日
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