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python安装cpickle_python中cPickle

在python中,一般可以使用pickle类来进行python对象的序列化,而cPickle提供了一个更快速简单的接口,如python文档所说的:“cPickle — A faster pickle”。...cPickle可以对任意一种类型的python对象进行序列化操作,比如list,dict,甚至是一个类的对象等。而所谓的序列化,我的粗浅的理解就是为了能够完整的保存并能够完全可逆的恢复。...在cPickle中,主要有四个函数可以做这一工作,下面使用例子来介绍。 1, dump: 将python对象序列化保存到本地的文件。...代码如下: >>> import cPickle >>> data = range(1000) >>> cPickle.dump(data,open(“test\\data.pkl”,”wb”)) dump...代码如下: >>> data_string = cPickle.dumps(data) 4. loads:从字符串变量中载入python对象 代码如下: >>> data = cPickle.loads

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    cpickle支持的python版本_Python中cPickle

    cPickle模块: 在python中,一般可以使用pickle类来进行python对象序列化,而cPickle提供了一个更快速简单的接口,如python文档所说:“cPickle – A faster...cPickle可以对任意一种类型的python对象进行序列化操作,比如:list, dict,甚至是一个类的对象等。而所谓的序列化,是为了能完整地保存并能够完全可逆的恢复。...在cPickle中,主要有4个函数: 1. dump:将python对象序列化保存到本地的文件 importcPickle data= range(1000) cPickle.dump(data, open...3. dumps:将python对象序列化保存到一个字符串变量中 data_string = cPickle.dumps(data) 4. loads:载入字符串,恢复python对象 data = cPickle.loads...(data_string) pickle与cpickle比较: pickle完全用python来实现的,cpickle用C来实现的,cpickle的速度要比pickle快好多倍。

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    Python 之 cPickle用法

    s 的区别 三、cPickle 类的孪生—— pickle 一、概述 序列化 (Serialization)是将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程。...二、序列化与反序列化的几个常用方法 我们使用 cPickle 类会经常使用到四个方法: dump()、 load()、 dumps()、 loads()。...三、cPickle 类的孪生—— pickle 其实, 在 Python 中还有一个与 cPickle 功能基本相同的类——pickle。...我们可以这样理解, cPickle 与 pickle 包对于 Python 对象数据的序列化与反序列化的操作与接口完全一样(不一样的部分我们很少能使用到), 但是速度上 cPickle 却要比 pickle...快出很多倍, 所以推荐大家在需要的时候使用 cPickle 进行数据的序列化与反序列化。

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    Python学习(四)cPickle的用法

    python中有两个类似的:pickle与cPickle;两者的关系:“cPickle – A faster pickle”   pickle模块中的两个主要函数是dump()和load()。...cPickle可以对任意一种类型的python对象进行序列化操作,比如list,dict,甚至是一个类的对象等。而所谓的序列化,我的粗浅的理解就是为了能够完整的保存并能够完全可逆的恢复。...在cPickle中,主要有四个函数可以做这一工作,下面使用例子来介绍。 一、dump: 将python对象序列化保存到本地的文件。...>>> import cPickle >>> data = range(1000) >>> cPickle.dump(data,open("test\\data.pkl","wb"))   dump函数需要指定两个参数...对象 >>> data = cPickle.loads(data_string) 例子: # -*- coding: utf-8 -*- import pickle # 也可以这样: # import

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