Python pickle模块：实现Python对象的持久化存储

Python 中有个序列化过程叫作 pickle，它能够实现任意对象与文本之间的相互转化，也可以实现任意对象与二进制之间的相互转化。也就是说，pickle 可以实现 Python 对象的存储及恢复。 值得一提的是，pickle 是 python 语言的一个标准模块，安装 python 的同时就已经安装了 pickle 库，因此它不需要再单独安装，使用 import 将其导入到程序中，就可以直接使用

从零学python系列之浅谈pickle模块封装和拆封数据对象的方法

封装是一个将Python数据对象转化为字节流的过程，拆封是封装的逆操作，将字节文件或字节对象中的字节流转化为Python数据对象，不要从不收信任的数据源中拆封数据。可以封装和拆封几乎任何Python数据对象，主要包括：    None，True，False   整数，浮点数，复数   字符串，字节，ByteArray对象   元组，列表，集合，包含可封装对象的字典   在一个模块的顶层定义的函数

python使用cPickle模块序列化实例

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'} dat

win10 tensorflow python3*,Multiprocessing using fit_generator(pickle_safe=True) fail问题解决

由于WIN版本的tensorflow使用 fit_generator时候，出现错误，但是mac 不会出现， 所以的解决方法就是https://github.com/fchollet/keras/issues/5071 里面把 model.fit_generator(data_gen(), samples_per_epoch=10000, nb_epoch=1, pickle_safe=

Python Django jsonpickle序列化隐藏部分字段代码示例

Python Django jsonpickle序列化部分字段

Python语言学习：Python常用自带库(imageio、pickle)简介、使用方法之详细攻略

Python语言学习：Python常用自带库(imageio、pickle)简介、使用方法之详细攻略     目录 imageio简介及其常见使用方法 pickle简介及其常见使用方法 简介 使用方法 简介及其常见使用方法 简介 使用方法           imageio简介及其常见使用方法      

Python编程：json模块和pickle模块

普通文件读写 # 文件写入 info = { "name": "Tom", "age": 23 } f = open("info.t

【Python】ValueError: unsupported pickle protocol: 5解决方案/同一个项目 python环境尽量保持一致

问题描述 使用pickle.load(f)读取pkl文件的时候，报错ValueError: unsupported pickle protocol: 5 解决方案 原因是由于保存pkl文件的版本是python

Python数据存储：pickle模块的使用讲解（测试代码）

在机器学习中，我们常常需要把训练好的模型存储起来，这样在进行决策时直接将模型读出，而不需要重新训练模型，这样就大大节约了时间。Python提供的pickle模块就很好地解决了这个问题，它可以序列化对象并保存到磁盘中，并在需要的时候读取出来，任何对象都可以执行序