基准数据集 深度学习中经常会使用一些基准数据集进行一些测试.其中 MNIST, Cifar 10, cifar100, Fashion-MNIST 数据集常常被人们拿来当作练手的数据集.为了方便,诸如 Keras.MXNet.Tensorflow 都封装了自己的基础数据集,如 MNIST.cifar 等.如果我们要在不同平台使用这些数据集,还需要了解那些框架是如何组织这些数据集的,需要花费一些不必要的时间学习它们的 API.为此,我们为何不创建属于自己的数据集呢?下面我仅仅使用了 Numpy 来

前言 在XCTF高校战疫之中,我看到了一道pickle反序列化的题目,但因为太菜了花了好久才做出来,最近正好在学flask,直接配合pickle学一下. 找了半天终于找到一个大佬,这里就结合大佬的文章写一下. 目录: Pickle的简单介绍 pickletools __reduce__ c操作码 参考 正文 0x00 Pickle的简单介绍 在很多任务中我们需要把一些内容存储起来,以备后续利用.如果我们要存储的只是字符串或者数字,我们只需要把它写进文件.而要是我们需要存储的是一个dict,一个l

import pickle def say(name):#序列化时用完会释放,要想反序列化,要重新写上该函数,否则会出错 print('我的高中:', name)#可以和之前的序列化函数不同 f=open('第75_1.text','rb') 'pickle第二种反序列化方法,json方法也相同' data=pickle.load(f)#等价于data=pickle.loads(f.read()) print(data) print(data['func']('梁晓梅')) import jso

特点 1.只能在python中使用,只支持python的基本数据类型. 2.可以处理复杂的序列化语法.(例如自定义的类的方法,游戏的存档等) 3.序列化的时候,只是序列化了整个序列对象,而不是内存地址.   一.内存中操作: import pickle #dumps li = [11,22,33] r = pickle.dumps(li) print(r) #loads result = pickle.loads(r) print(result) 二.文本中操作: #dump: li = [11

注意:可以dumps多次,loads只能一次,一般我们只dumps一次,loads一次,多个版本就写入多个文件 一.json序列化与反序列化: 支持各种语言数据交互,但只能处理字典,列表,集合等简单的数据类型 1.json序列化dump ? 1 2 3 4 5 6 7 8 import json info = {     "name":"bert",     "age":25     } # json 序列化 write_f = open('te

本节内容 前言 json模块 pickle模块 shelve模块 总结 一.前言 1. 现实需求 每种编程语言都有各自的数据类型,其中面向对象的编程语言还允许开发者自定义数据类型(如:自定义类),Python也是一样.很多时候我们会有这样的需求: 把内存中的各种数据类型的数据通过网络传送给其它机器或客户端: 把内存中的各种数据类型的数据保存到本地磁盘持久化: 2.数据格式 如果要将一个系统内的数据通过网络传输给其它系统或客户端,我们通常都需要先把这些数据转化为字符串或字节串,而且需要规定一种统一

python_way.day5 1.模块3 time,datetime, json,pickle 2.双层装饰器 3.字符串格式化 4.生成器 5.递归 6.模块倒入 7.第三方模块倒入 8.序列化反序列化 9.日志处理 1.模块 1.time time:time.time()1465120729.18217 1987.1.1 0:0分 开始以秒计时 time.ctime()Mon Jun  6 22:56:53 2016 当前系统时间 time.ctime(time.time()-86400)

---恢复内容开始--- 1.json & pickle 磁盘上只能存储字符串或二进制数据,直接存字典.列表.元组等是存不了的,所以需要把各种数据转换成字符串格式,然后再存到硬盘. 直接将一个字典类型的数据写入硬盘,提示错误:TypeError: write() argument must be str, not dict. 将内存里的数据类型(字典.列表.元组.集合.字符串等)转换为字符串格式存入硬盘,这个过程叫序列化.反序列化就是再把硬盘里的数据加载回内存. 可以通过str()方法把一个字典

JSON模块 JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式.它基于ECMAScript的一个子集. JSON采用完全独立于语言的文本格式,但是也使用了类似于C语言家族的习惯(包括C.C++.Java.JavaScript.Perl.Python等).这些特性使JSON成为理想的数据交换语言.易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成(一般用于提升网络传输速率).JSON在python中分别由list和dict组成. 一.python类型数据和JSO

本节内容 前言 json模块 pickle模块 shelve模块 总结 一.前言 1. 现实需求 每种编程语言都有各自的数据类型,其中面向对象的编程语言还允许开发者自定义数据类型(如:自定义类),Python也是一样.很多时候我们会有这样的需求: 把内存中的各种数据类型的数据通过网络传送给其它机器或客户端: 把内存中的各种数据类型的数据保存到本地磁盘持久化: 2.数据格式 无论是内存中数据进行网络传输,还是要将内存中的数据持久化到本地磁盘,我们通常都需要先把这些数据转化为字符串或字节串,而且需要

装饰器 定义:本质是函数,装饰其它函数是为了给其添加新功能: 原则:1.不能修改被装饰的函数的源代码 2.不能修改被装饰的函数的调用方式 实现装饰器知识储备: 1.函数即变量: 2.高阶函数 3.嵌套函数 高价函数+嵌套函数=装饰器 下面我哪一个案例来讲一讲 import time def timmer(func): def warpper(*args,**kwargs): start_time=time.time() func() stop_time=time.time() print('th

0x01 简述 文章主要记录一下python高级特性以及安全相关的问题 python作为脚本语言,其作为高级语言是由c语言开发的,关于python的编译和链接可以看向这里https://github.com/python/cpython(建议自己读读源码,可以更好的理解python的语言特性等.) python标准库: python标准库包含内置模块(有c语言实现,主要提供接入系统的基本功能,例如文件的IO),还有一些python实现的模块提供了类似于其它语言的一些标准解决方案. python自

笔记:一:简介 (1)JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级(XML重量级)的数据交换格式. 是为了数据交换而定制的一种规则,它基于ECMAScript的一个子集. (2)JSON是一种数据格式! 字符串是JSON的表现形式.(符合JSON格式的字符串叫做JSON字符串) (3)Python3中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码,它包含了两个函数: json.dumps(): 对数据进行编码. json.loads(): 对数据进行解

Json是各程序通用的数据格式:pickle是Python特有的,可以存储很多Python特有的数据,如函数地址等 Json的简单使用: import json jsondata={ "user":"dong", "name":"dongxiaodong", "age":100 } #字典(json对象)转换为字符串 strjson=json.dumps(jsondata) print(type(strjs

Random模块: #!/usr/bin/env python #_*_encoding: utf-8_*_ import random print (random.random()) #0.6445010863311293 #random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 #random.randint()的函数原型为:random.randint(a, b),用于生成一个指定范围内的整数. # 其中参数a是下限,参数b是上限,生成的随机数n: a

由于上一篇篇幅较大,留下的这一点内容就想在这里说一下,顺便有个小练习给大家一起玩玩,首先来学习json 和 pickle. 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就不管用了,所以eval的重点还是通常用来执行一个字符串表达式,并返回表达式的值. 什么是序列化? 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pic

import numpy as np from urllib import request import gzip import pickle filename = [ ["training_images","train-images-idx3-ubyte.gz"], ["test_images","t10k-images-idx3-ubyte.gz"], ["training_labels","

什么是序列化/反序列化? 序列化就是将内存中的数据结构转换成一种中间格式存储到硬盘或者基于网络传输,反序列化就是硬盘中或者网络中传来的一种数据格式转换成内存中数据结构 为什么要有序列化/反序列化? 1.可以保存程序的运行状态 2.数据的跨平台交互 shelve模块:也用于序列化,它于 pickle 不同之处在于不需要关心文件模式等,而是直接把它当成一个字典来看待,它可以直接对数据进行修改,而不用覆盖原来的数据,但 pickle 想要修改只能用 wb 模式来覆盖 import shelve dic

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模块提供了四个功能:dumps.dump.loads.load pickle模块提供了四个功能:dumps.dump.loads.load dumps和dump函数.两个函数的唯一区别就是dump把python对象转换成json对象或pickle对象生成一个fp的文件流,而dumps则是生成了一个字符串: json对象或pickl

1,引入 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就不管用了,所以eval的重点还是通常用来执行一个字符串表达式,并返回表达式的值. import json x = "[nuaa,true,dalse,1]" # print(eval(x)) # 报错,无法解析null类型,而json就可以 print(json.dumps(x)) #

[转]Python之数据序列化(json.pickle.shelve) 本节内容 前言 json模块 pickle模块 shelve模块 总结 一.前言 1. 现实需求 每种编程语言都有各自的数据类型,其中面向对象的编程语言还允许开发者自定义数据类型(如:自定义类),Python也是一样.很多时候我们会有这样的需求: 把内存中的各种数据类型的数据通过网络传送给其它机器或客户端: 把内存中的各种数据类型的数据保存到本地磁盘持久化: 2.数据格式 如果要将一个系统内的数据通过网络传输给其它系统或客户