Python 中如何使用 Pickle 保存和加载变量?
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序列化是一种用于保存任何进程中对象状态的技术。我们可以稍后通过反序列化来使用这个状态,以继续这个过程。Pickle 是一个 python 模块,它使序列化或保存变量以及在需要时加载变量变得容易。与 JSON 序列化不同,Pickle 将对象转换为二进制字符串。JSON 是文本特定的,但是 Pickle 是 python 特定的,它可以序列化 JSON 无法序列化的自定义类。由于这一特性,它被大量用于训练机器学习模型。本文讨论了如何使用 pickle 在 python 中保存和加载变量。
使用的功能:
- 在 python 中,dumps()方法用于将变量保存到 pickle 文件中。
语法:
pickle.dumps(obj,协议=无,* fix _ imports =真,buffer _ callback =无)
- 在 python 中,loads()用于从一个腌制文件中加载保存的数据
语法:
pickle.loads(数据,/,*,fix_imports=True,编码=“ASCII”,错误=“严格”,缓冲区=无)
保存变量:
- 方法 1: 传递变量
在 dumps()方法中,我们可以传递变量,它将为我们返回相同的二进制字符串。然后,我们可以将其传输到其他 python 模块或保存在数据库中。
示例:
Python 3
import pickle
# Create a variable
myvar = [{'This': 'is', 'Example': 1}, 'of',
'serialisation', ['using', 'pickle']]
# Use dumps() to make it serialized
serialized = pickle.dumps(myvar)
print(serialized)
输出:
b ' \ X80 \ x04 \ x95K \ x00 \ x00 \ x00 \ x00 \ x00 \ x00 \ x00]\ x94(} \ x94(\ x8c \ x04 this \ x94 \ x8c \ x02 is \ x94 \ x8c \ x07 example \ x94K \ x01u \ x8c \ x02 of \ x94 \ x8c \ r serialization \ x94]\ x94(\ x8c \ x05 using \ x94
- 方法二:我们可以直接将变量保存在文件本身。
示例:
Python 3
import pickle
# Create a variable
myvar = [{'This': 'is', 'Example': 2}, 'of',
'serialisation', ['using', 'pickle']]
# Open a file and use dump()
with open('file.pkl', 'wb') as file:
# A new file will be created
pickle.dump(myvar, file)
加载变量:
- 方法 1:
loads()方法采用二进制字符串并返回相应的变量。如果字符串无效,它将抛出一个 PickleError。
示例:
Python 3
import pickle
# This is the result of previous code
binary_string = b'\x80\x04\x95K\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00]\x94(}\x94(\x8c\x04This\x94\x8c\x02is\x94\x8c\x07Example\x94K\x01u\x8c\x02of\x94\x8c\rserialisation\x94]\x94(\x8c\x05using\x94\x8c\x06pickle\x94ee.'
# Use loads to load the variable
myvar = pickle.loads(binary_string)
print(myvar)
输出:
[{'This ':'是',' Example': 1},' of ','序列化',['使用',' pickle']]
- 方法二:
load()方法加载一个腌制文件并返回一个反序列化的变量。
示例:
Python 3
import pickle
# Open the file in binary mode
with open('file.pkl', 'rb') as file:
# Call load method to deserialze
myvar = pickle.load(file)
print(myvar)
输出:
[{'This ':'是',' Example': 2},' of ','序列化',['使用',' pickle']]
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