一、pickle序列化的操作

使用说明:可以将数据 转换成2进制 写入到文件中 或者之间返回 做到将数据原样写入 原样取出

import pickle

(1) dump 写入文件中

pickle.dump(数据,文件的IO)

(2) dumps 直接返回

pickle.dumps(数据)

(3) load 从文件中加载出来

pickle.load(文件的IO)

(4) loads 获取序列化后的进制 进行反序列化

pickle.loads(bytes)

 
print(pickle.loads(pickle.dumps(myList)))
 

二、偏函数

概念:当函数中 参数过多 需要简化的时候 可以使用偏函数创建一个新的函数 使用新函数 将原函数中的部分参数固定住 使用起来更简单

实例

 
#base 都是用的是 2进制转换成10进制
# int('0001',base=2)
#自定义的转换
"""
def myInt(x,base=2):
    return int(x,base=base)
myInt('0001')
 

使用functools

 
import functools
myInt = functools.partial(int,base=2)
print(myInt('10',base=10))
print(myInt('01'))
 

三、数据在内存中读写

数据读写不是只能存在文件中 也可以在内存中读写

from io import StringIo
f = StringIo()
f.write('abcdef')
f.getvalues()
from io import BytesIO
f = BytesIO()
f.write('abcdef')
f.getvalues()
 

python 基础(十一) pickle 序列化的更多相关文章

  1. python 基础之pickle 与json 报错问题解决方案

    Python 基础之pickle与json 有没有在搞pickle与json在进行数据储存的时候老是报错,这个有些让人烦恼,在之前有一篇介绍过它们的基本用法以及在使用过长中避免一些坑,但是今天在把对象 ...

  2. python基础之模块 序列化

    什么是序列化(picking)? 我们把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化. 序列化之后,就可以把序列化后的内容写入磁盘,或者通过网络传输到别的机器上. 反过来,把变量内容从序列化的对象重 ...

  3. Python基础(正则、序列化、常用模块和面向对象)-day06

    写在前面 上课第六天,打卡: 天地不仁,以万物为刍狗: 一.正则 - 正则就是用一些具有特殊含义的符号组合到一起(称为正则表达式)来描述字符或者字符串的方法: - 在线正则工具:http://tool ...

  4. python基础--json,pickle和shelve模块

    一.JSON &pickle 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  字符串必须是双引号,不能是单引号 pickle,用于python特有的类型 和 ...

  5. python cPickle和pickle 序列化

    在Python中提供了两个模块:cPickle和pickle来实现序列化,前者是由C语言编写的,效率比后者高很多,一般编写程序的时候,采取的方案是先导入cPickle模块,如果此模块不存在,再导入pi ...

  6. Python基础(十一) 类继承

    类继承: 继承的想法在于,充份利用已有类的功能,在其基础上来扩展来定义新的类. Parent Class(父类) 与 Child Class(子类): 被继承的类称为父类,继承的类称为子类,一个父类, ...

  7. python基础十一之迭代器和生成器

    可迭代 内置方法中含有__iter__的数据类型都是可迭代的,只要是可迭代的就可以使用for循环,反之亦然. print(dir('')) # dir()函数可以获取当前数据类型的所有内置方法 返回值 ...

  8. python基础十一之装饰器进阶

    函数的双下划线方法 def hahahha(): """测试函数""" print('zxc') print(hahahha.__name_ ...

  9. Python-Day4 Python基础进阶之生成器/迭代器/装饰器/Json & pickle 数据序列化

    一.生成器 通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表.但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的.而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面 ...

随机推荐

  1. NSArray / NSSet / NSDictory 三者的异同点

    NSArray / NSSet / NSDictory 三者的异同点 NSArray 是一个有序对象的一个集合.相当于一个队列存储,可以有重复的数进去. NSSet 比较典型的一个HASH表(集合)算 ...

  2. 使用ffmpeg添加logo

    1 网上搜出的一些ffmpeg添加logo的命令都不成功,调查了官方手册后以下这种用法成功: ffmpeg -y -i input.mp4 -vf "movie=logo.png [logo ...

  3. 网页上传FLV视频文件

    上传 flv格式文件一致提示文件类型不允许,是因为CI中的配置文件没有支持这个格式 在 application/config/mimes.php中加入 'flv' => array('video ...

  4. 第三篇:python基础之数据类型与变量

    阅读目录 一.变量 二.数据类型 2.1 什么是数据类型及数据类型分类 2.2 标准数据类型: 2.2.1 数字 2.2.1.1 整型: 2.2.1.2 长整型long: 2.2.1.3 布尔bool ...

  5. spark运行模式之一:Spark的local模式安装部署

    Spark运行模式 Spark 有很多种模式,最简单就是单机本地模式,还有单机伪分布式模式,复杂的则运行在集群中,目前能很好的运行在 Yarn和 Mesos 中,当然 Spark 还有自带的 Stan ...

  6. keil5中文乱码的解决

    keil5 复制出来的中文显示乱码,该如何解决? 点击Edit - Configuration ,进入编辑器设置: 点击ok ,就可以了

  7. 1.oracle中decode的一些巧妙用法

    1.符号函数sign在decode中的用法--比较大小 select decode(sign(变量1-变量2),-1,变量1,变量2) from dual; --取较小值sign()函数根据某个值是0 ...

  8. 面试题:sql数据查询

    前几天参加一个面试,面试公司让做一套题,sql题不是很难,但是我第一次还是写错了,回来后,重新写了下.简单记录下吧, 1.题目: 2.测试数据 select * from student ; inse ...

  9. Hadoop2 使用 YARN 运行 MapReduce 的过程源码分析

    Hadoop 使用 YARN 运行 MapReduce 的过程如下图所示: 总共分为11步. 这里以 WordCount 为例, 我们在客户端终端提交作业: # 把本地的 /home/hadoop/t ...

  10. UVaLive 3695 City Game (扫描线)

    题意:给定m*n的矩阵,有的是空地有的是墙,找出一个面积最大的子矩阵. 析:如果暴力,一定会超时的.我们可以使用扫描线,up[i][j] 表示从(i, j)向上可以到达的最高高度,left[i][j] ...