python使用cPickle模块序列化实例 这篇文章主要介绍了python使用cPickle模块序列化的方法,是一个非常实用的技巧,本文实例讲述了python使用cPickle模块序列化的方法,分享给大家供大家参考. 具体方法如下: importcPickle data1=['abc',12,23] #几个测试数据 data2={1:'aaa',"b":'dad'} data3=(1,2,4) output_file=open("a.txt",'w') cPick…

一.模块 1.模块简介 模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件,其后缀名是.py.模块可以被别的程序引入,以使用该模块中的函数等功能.这也是使用python标准库的方法. 类似于函数式编程和面向过程编程,函数式编程则完成一个功能,其他代码用来调用即可,提供了代码的重用性和代码间的耦合.而对于一个复杂的功能来,可能需要多个函数才能完成(函数又可以在不同的.py文件中),n个 .py 文件组成的代码集合就称为模块. 2.模块的引入 在Python中用关键字import来引入某个模块,比如要引用模…

认识模块 什么是模块 什么是模块? 常见的场景:一个模块就是一个包含了python定义和声明的文件,文件名就是模块名字加上.py的后缀. 但其实import加载的模块分为四个通用类别: 1 使用python编写的代码(.py文件) 2 已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展 3 包好一组模块的包 4 使用C编写并链接到python解释器的内置模块 为何要使用模块? 如果你退出python解释器然后重新进入,那么你之前定义的函数或者变量都将丢失,因此我们通常将程序写到文件中以便永久保存下来,需要…

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新读到内存里称之为反序列化,即unpickling. ---如何序列化? 在python中提供了两个模块可进行序列化.分别是pickle和json. pickle pickle是python中独有的序列化模块,所谓独有,就是指不能和其他编程语言的序列化进行交互,因为pickle将数据对象转化为byt…

一 . 模块 ⾸先,我们先看⼀个老⽣常谈的问题. 什么是模块. 模块就是⼀个包含了python定义和声明的⽂件, ⽂件名就是模块的名字加上.py后缀. 换句话说我们⽬前写的所有的py⽂件都可以看成是⼀个模块但是我们import加载的模块⼀共分成四个通⽤类别: 1. 使⽤pyhton编写的py⽂件 2. 已被变异为共享库或者DLL或C或者C++的扩展 3. 包好⼀组模块的包. 4. 使⽤c编写并连接到python解释器的内置模块 为什么要使⽤模块? 为了我们写的代码可以重⽤. 不⾄于把所有的代码都…

1.自定义模块 1.1.1 模块是什么? 模块就是文件,存放一堆常用的函数和变量的程序文件(.py)文件 1.1.2 为什么要使用模块? 1.避免写重复代码,从文件级别组织程序,更方便管理 2.可以多次利用,我们不仅仅可以把这些文件当做脚本去执行,还可以把他们当做模块来导入到其他的模块中,实现了功能的重复利用 3.拿来主义,提升开发效率 同样的原理,我们也可以下载别人写好的模块然后导入到自己的项目中使用,这种拿来主义,可以极大地提升我们的开发效率,避免重复造轮子. 1.1.3 模块的分类 Pyt…

生成器(constructor) 生成器函数在Python中与迭代器协议的概念联系在一起.包含yield语句的函数会被特地编译成生成器 !!! 当函数被调用时,他们返回一个生成器对象,这个对象支持迭代器接口. 不像一般的函数会生成值后退出,生成器函数在生成值后会自动挂起并暂停他们的执行和状态,他的本地变量将保存状态信息,这些信息在函数恢复时将再度有效 创建生成器方式有两种: 方法一: s = ( x for x in range(5) ) 方法二: def foo(): print('OK')…

在python中,为了简少代码重复量,我们将引用了函数,面向对象 等方法.为了能够让这些函数,面向对象可以再其他python文件中引用,我们将功能函数写在一个py文件中,该py文件即是一个模块,可以共其他py文件引用.同时,我们将程序同类型的功能放进同一个py模块中,易读性和维护性也更换.总结一句,py文件即模块. 模块的导入 import: 1.执行对应文件 2.引入变量名 import会将导入的模块执行一遍,并引入变量名,将其内容存入内存中. import 模块 会从sys.path中找出模…

time模块:>>> import time >>> time.time <built-in function time> >>> time.time() 1473837803.320634 >>> time.localtime() time.struct_time(tm_year=, tm_mon=, tm_mday=, tm_hour=, tm_min=, tm_sec=, tm_wday=, tm_yday=, tm…

1.列表生成式 [i*2 for i in range(10)] [fun(i) for i in range(10)] 2.生成器 # Author Qian Chenglong #列表生成器 a=(i*2 for i in range(10)) #a[1]#只是将算法存储了,只有在调用时才会生成相应的数据,不能直接读取 a.__next__()#生成器只能一个一个往后取,且只存储当前值 #函数生成器 # def fib(max): # n,a,b = 0,0,1 # while n < ma…