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python函数——pickle中的dump以及load

0.前言 最近在看一些深度学习的开源代码，发现很多作者使用pickle模块，查了一些资料，与之相关的解释说是序列化与反序列化，通俗一点来说就相对于游戏中的存档和读档 1....Pickle Pickle模块将任意一个Python对象转换成一系统字节。...Pickle模块有2个常用的函数方法，一个叫做dump()，另一个叫做load() dump()就是序列化操作，也就是存档 load()就是反序列化操作，也就是读档 下面一一介绍 2. dump(...list、string以及其他任何类型 文件：就是要将对象存储的目标文件 使用协议：有3种，索引0为ASCII，1是旧式2进制，2是新式2进制协议，不同之处在于后者更高效一些，默认的话dump方法使用...new_tokenizer_v5.pickle文件中 3. load()-反序列化-读档 3.1 load 语法 Code.3.1 load()语法 pickle.load(文件) 3.2 load 示例

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python函数——pickle中的dump以及load

参考链接： 通过示例了解Python的pickle 文章目录  0.前言1....Pickle2. dump()-序列化-存档2.1 dump语法2.2 示例    3. load()-反序列化-读档3.1 load 语法3.2 load 示例 python函数 系列目录：python...函数——目录  0.前言  最近在看一些深度学习的开源代码，发现很多作者使用pickle模块，查了一些资料，与之相关的解释说是序列化与反序列化，通俗一点来说就相对于游戏中的存档和读档  1....Pickle模块有2个常用的函数方法，一个叫做dump()，另一个叫做load() dump()就是序列化操作，也就是存档 load()就是反序列化操作，也就是读档 下面一一介绍  2. dump()-...对象存储至new_tokenizer_v5.pickle文件中  3. load()-反序列化-读档  3.1 load 语法  Code.3.1 load()语法  pickle.load(文件) 3.2

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    Serialization and Deserialization

    pickle提供了优秀的方法方便我们对对象进行pickling（封存）和unpickling（解封） 使用dumps和loads方法进行序列化和反序列化 >>> import pickle >>>...使用dump方法可将序列化的对象写入file obj load用于还原封存生成的bytes_object，loads方法用于还原从文件中读取的封存对象 json module 相比于pickle，json...只能表示内置类型的子集，不能表示自定义的类 json格式的文件的易读性更好 Python json模块提供的API与pickle模块很相似 使用dumps和loads进行序列化和反序列化 >>> import...obj转换为标准格式的JSON str并返回 loads方法可将包含JSON文档的str、bytes或者bytearray反序列化为Python对象 自定义对象的序列化与反序列化 对于自定义对象的序列化和反序列化操作需要我们实现专门的...对object进行在序列化之前，需要为object创建一个schema,schema中的字段名必须与自定义的object中的成员一致 dumps method：obj -> str, dump method

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    python对象序列化

    参考链接： pickle — Python对象序列化 python对象序列化  pickling和unpickling python对象的序列化和反序列化：通过将对象序列化可以将其存储在变量或者文件中（...并且需要时可以再次将这个对象读取出来（unpickling）。原理： 将对象所属于的类和所以属性值保存下来，可以通过这些值重定义对象，从而还原对象。...实现： 使用pickle模块    方法：      dumps(obj)：保存在变量中；loads(byte_data)：从变量中还原；dump(obj,file)：保存在文件中；load(byte_data...示例： import pickle #自定义类 class Student:     def __init__(self,n,a,h):         self.name = n         self.age...du = pickle.dumps(stu01) print(du) #load:还原对象 ret = pickle.loads(du) print("loads:",ret) print(ret.age

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    Python中json和pickle模快dumps()、loads()、dump()、load()序列化和反序列化实例

    在python的标准库中，专门提供了json库与pickle库来处理这部分。...用于序列化的两个模块 json：用于字符串和Python数据类型间进行转换 pickle: 用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换 json提供四个功能：dumps,dump,loads...,load pickle提供四个功能：dumps,dump,loads,load #json.dumps()将一个Python数据结构转换为json #json.loads()将一个JSON编码的字符串转换回一个...(json.load(f)) ['selenium', 'appium', 'android', 'ios', 'uiautomator'] #pickle(dump,load)文件内容进行序列化和反序列化...:\Users\wangli\PycharmProjects\Test\Test\2.txt','wb') as f: pickle.dump(list2,f) # load 从数据文件中读取数据

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    pickle —— Python 对象序列化(python=3.8)

    如果你的数据要在 Python 2 与 Python 3 之间跨越传递，Pickling 和 Unpickling 的代码在 2 和 3 之间也是不同的。  ...，而pickle则是Python专用的；  默认情况下，JSON 只能表示 Python 内置类型的子集，不能表示自定义的类；但 pickle 可以表示大量的 Python 数据类型（可以合理使用 Python...encoding 和 errors 将告知 pickle 如何解码由 Python 2 所封存的 8 位字符串实例；这两个参数的默认值分别为 ‘ASCII’ 和 ‘strict’。...pickle 模块不提供对持久化 ID 的解析工作，它将解析工作分配给用户定义的方法，分别是 pickler 中的 persistent_id() 方法和 unpickler 中的 persistent_load...例子  对于最简单的代码，请使用 dump() 和 load() 函数。

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    Python 的 pickle 模块可能导致命令执行

    你好，我是征哥，提到 Python 的 pickle 模块，我经常用它保存运行时的对象，以便重启程序后可以恢复到之前的状态。...今天发现了它在恢复 Python 对象时存在远程命令执行的安全问题，所以后面如果你的数据来自用户输入，那最好不用 pickle，用 json，官方文档也有警告和建议： 接下来来看一下它是如何导致命令执行的...Python 的 pickle 可以很方便的把 Python 的对象以二进制的形式保存在文件中（封存），也很容易恢复（解封）： import pickle x = [1,2,3] pickle.dump...__(self): return (os.system,('ls -l',)) x = Exp() pickle.dump(x,open("test.pkl","wb")) y = pickle.load...： 其中红色框里面是本例子中用到的情形，要注意的是，魔法函数__reduce__ 会在 unpickling(解封) 时调用，用于自定义对象的解封方式，如果返回的是元组，那第一个必须是函数，第二个就是函数的参数

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    python的pickle模块

    JSON是可互操作的，并且在Python生态系统之外广泛使用，而pickle是特定于Python的;默认情况下，JSON只能表示Python内置类型的子集，而不能表示自定义类; pickle可以表示极其庞大的...文件参数必须具有接受单个字节的参数写方法。因此，它可以是为二进制写入打开的磁盘文件， io.BytesIO实例或满足此接口的任何其他自定义对象。...参数protocol和fix_imports具有与in中相同的含义 dump()。...参数文件必须有两个方法，一个采用整数参数的read()方法和一个不需要参数的readline()方法。两种方法都应返回字节。...编码和 错误告诉pickle如何解码Python 2编码的8位字符串实例; 这些默认分别为'ASCII'和'strict'。该编码可以是“字节”作为字节对象读取这些8位串的实例。

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    python|浅谈Python中的pickle模块

    函数的运用 Pickle模块中dump()函数与load()函数的运用 pickle模块提供以下常量： pickle.HIGHEST_PROTOCOL 整数，可用的最高协议版本。...文件参数必须有一个接受单字节参数的write（）方法。因此，它可以是一个为二进制写入而打开的磁盘上文件、一个IO.Bytesio实例或满足此接口的任何其他自定义对象。...参数文件必须有两个方法，一个采用整数参数的read（）方法和一个不需要参数的readline（）方法。两种方法都应返回字节。...编码和错误告诉pickle如何解码由python 2处理的8位字符串实例；它们分别默认为'ascii'和'strict'。编码可以是“字节”，以将这些8位字符串实例读取为字节对象。...编码和错误告诉pickle如何解码由python 2处理的8位字符串实例；它们分别默认为'ascii'和'strict'。编码可以是“字节”，以将这些8位字符串实例读取为字节对象。

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    python基础—序列化操作

    pickle模块 对于序列化最普遍的做法就是使用pickle模块，pickle模块用于实现python数据类型与python特定二进制格式之间的转换，方法有：dump()，dumps()，load()，...loads() 序列化：pickling，将python对象转换为字节流的过程 反序列化：unpickling，将字节流二进制文件或字节对象转换回python对象的过程 例1： 1 2 3 4...[1, 2, 3], 'a': 'str', 'e': 10, 'd': None} dump()和load()用法 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 >>> pickle_data..., dict）json模块可以直接进行序列化/反序列化处理；对于自定义类的对象进行序列化和反序列化时，需要我们自己定义一个方法来完成定义object和dict之间进行转化。...json模块序列化Python对象后得到的json字符串中的’,’号和’:’号分隔符后默认都会附加一个空白字符，我们可以通过separators参数重新指定分隔符，从而去除无用的空白字符； 该参数的值应该是一个

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    序列化与反序列化

    序列化(pickling) 　　把变量从内存中变成可存储或传输的过程 反序列化(unpickling) 　　把变量内容从序列化的对象重新读到内存里的过程 序列化&反序列化的意义 　　在程序运行过程中...，对象可在内存中被自由的修改 　　一旦程序结束，对象所占内存会被系统回收，所做修改会全部丢失，要想在内存中将对象恢复到修改后状态，就只能重新运行程序进行修改 　　通过序列化和反序列化，就可把对象某一时刻在内存中的内容状态同步到磁盘...，或通过网络传输到别的机器上最为一个记录 　　当想在内存中恢复该对象在那一时刻的状态时，就可通过将磁盘或其他机器上记录的对象状态反序列化至内存，而无需重新运行程序 实例 import pickle##引入...d1 = pickle.load(f) ##用pickle.load()方法从一个file-like Object中直接反序列化出对象 f1.close() print(d1) 注意：...　　不同版本的Python彼此都不兼容，只能用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也没关系 　　反序列化后的对象是一个新的对象

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    python常见模块之序列化（json与pickle以及shelve）

    我们把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等，都是一个意思...怎么序列化 之前我们学习过用eval内置方法可以将一个字符串转成python对象，不过，eval方法是有局限性的，对于普通的数据类型， json.loads和eval都能用，但遇到特殊类型的时候，eval...) 8 print(list2) #['a', 'b', 'c'] 而正因为pickle是以bytes类型进行序列化的，所以在用dump和load方法对文件进行写入或者反序列化的时候...(list,f) 6 7 with open('test','rb') as f2: 8 pickle.load(f2) shelve shelve也是python提供给我们的序列化工具，比pickle...shelve只提供给我们一个open方法，是用key来访问的，使用起来和字典类似。

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    永久存储

    python 提供了一个标准的模块，pickle 的实质就是利用一些算法将你的数据对象“腌制”成二进制文件，存储在磁盘上，当然也可以放在数据库或者通过网络传输到另一台计算机上。...几乎可以把所有 python 的模块转换成二进制的形式存放字节流，那么这个过程我们称为 pickling，从二进制的形式转换为对象的过程，我们称为 unpickling。...1、使用 pickle 的什么方法存储数据 pickle.dump(data, file) 第一个参数是待存储的数据对象，第二个参数是目标存储的文件对象，注意要先使用 'wb' 的模式 open 文件...使用 pickle 的什么方法读取数据 pickle.load(file) 参数是目标存储的文件对象，注意要先使用 'rb' 的模式 open 文件。 ?...生成这样一个文件，二进制形式写入的，打开是乱码： ? 二、使用 pickle 将 test.txt 文件存储成不同的文件 ? ? 为了鼓励小编写出更优质的文章出来， 多提建议吧

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    python序列化：json，pickl

    序列化的逆向过程，即为反序列化（unpickling），就是把序列化的对象（或者变量）重新读到内存中~ json模块 json 模块就用于序列化和反序列化。...接收两个参数，第一个参数和 dumps方法 相同，即需要序列化的对象，第二个参数为文件对象，例如 open方法 的返回对象，其余为可选参数，方法执行后，序列化后的字符串会直接写到文件中~ dump.../ json.loads 这两个方法用于序列化后的字符串 反序列化，两者的区别和 dump、dumps 类似，json.loads 接收一个字符串参数，其余参数为可选参数，json.load 也接收一个参数...），然后存放到内存中的变量~ 说明：在Python2中，dumps（dump）和loads（load）默认使用 utf-8 进行 encode和decode，若要使用使用其他编码方式，可以通过 encode...参数 指定；在Python3中，dumps（dump）和loads（load）方法都没有 encode参数~ 来看如下示例： # -*- coding:utf-8 -*- d = {'name':

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    torch.load()

    load()使用Python的unpickling工具，但是专门处理存储，它是张量的基础。他们首先在CPU上并行化，然后移动到保存它们的设备。...用户扩展可以使用torch.serialize.register_package()注册他们自己的位置标签、标记和反序列化方法。...pickle_module – 用于unpickling元数据和对象的模块(必须匹配用于序列化文件的pickle_module) pickle_load_args – (仅适用于Python 3)传递给...pickle_module.load()和pickle_module.Unpickler()的可选关键字参数，例如errors=… 警告：load()隐式地使用pickle模块，这是不安全的。...如果这个默认是不正确的,你可以使用一个额外的编码关键字参数指定应该如何加载这些对象,例如,encoding='latin1'中的一个解码字符串使用latin1编码中的一个,和encoding='bytes

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