Pickle模块中的dump()和load()方法怎么使用

本篇内容介绍了“Pickle模块中的dump()和load()方法怎么使用”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

一、简介

Pickle模块实现了基本的数据序列化与反序列化操作。通过序列化操作，我们可以将程序中运行的对象信息转化为字节流保存到文件中去，永久存储在磁盘上。通过反序列化操作，我们可以将文件中字节流数据重新解析为一个python对象。

注：pickle序列化后的字节流数据可读性差，人一般无法识别。

1.1 为什么要对数据进行序列化操作？

1.不需要在跑代码时重新去计算得到数据，事先进行序列化操作保存数据可以节省计算机资源；

2.pkl文件能够更好的被内存调用，不需要经过数据格式的转换，因此提高了效率；而假如保存为其他格式（如txt、csv文件），那么数据读写速度都不如序列化后的数据。

3.Pickle可以保存多个对象。实验中，同一数据集下需要保存的内容不止一种，通过pickle可以全部将其保存到一个.pkl文件。

二、pickle.dump(obj, file, protocol)

obj: 要进行序列化的对象，这里将对象obj保存到文件file中去；
file: file表示保存到的类文件对象，file必须有write()接口，file可以是一个以’w’打开的文件或者是一个StringIO对象，也可以是任何可以实现write()接口的对象；
protocol: 序列化模式，默认是 0（ASCII协议，表示以文本的形式进行序列化），protocol的值还可以是1和2（1和2表示以二进制的形式进行序列化。其中，1是老式的二进制协议；2是新二进制协议）

import pickle
 
# 创建一个字典对象
data = {'a':[1,2,3],'b':'Hello'}
 
# 以二进制写入方式打开文件，得到文件对象
fw = open('./Mydata.pkl','wb')
 
# 将字典数据存储为一个pkl文件
pickle.dump(data, fw)
 
# 关闭文件
pickle.close()

序列化后的数据形式：

三、pickle.load(file)

file: 表示上一步序列化之后的文件，这里进行反序列化操作。

import pickle
 
# 以二进制读入方式打开文件，得到文件对象
fw = open(r'C:\python数据分析\python基础\testdata.pkl','rb')
 
# 将字节流数据反序列化为一个字典对象
data = pickle.load(pic2)
 
print(data)

打印出来的数据：

“Pickle模块中的dump()和load()方法怎么使用”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！