python中cpickle用法例子分享

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函数需要指定两个参数,第一个是需要序列化的python对象名称,第二个是本地的文件,需要注意的是,在这里需要使用open函数打开一个文件,并指定“写”操作。

2. load:载入本地文件,恢复python对象

代码如下:

>>> data = cpickle.load(open(“test\\data.pkl”,”rb”))

同dump一样,这里需要使用open函数打开本地的一个文件,并指定“读”操作

3. dumps:将python对象序列化保存到一个字符串变量中。

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(data_string)