python中cPickle用法例子分享
在python中，一般可以使用pickle類來(lái)進(jìn)行python對(duì)象的序列化，而cPickle提供了一個(gè)更快速簡(jiǎn)單的接口，如python文檔所說(shuō)的：“cPickle -- A faster pickle”。
cPickle可以對(duì)任意一種類型的python對(duì)象進(jìn)行序列化操作，比如list，dict，甚至是一個(gè)類的對(duì)象等。而所謂的序列化，我的粗淺的理解就是為了能夠完整的保存并能夠完全可逆的恢復(fù)。在cPickle中，主要有四個(gè)函數(shù)可以做這一工作，下面使用例子來(lái)介紹。
1， dump： 將python對(duì)象序列化保存到本地的文件。
>>> import cPickle
>>> data = range(1000)
>>> cPickle.dump(data,open("test\\data.pkl","wb"))
dump函數(shù)需要指定兩個(gè)參數(shù)，第一個(gè)是需要序列化的python對(duì)象名稱，第二個(gè)是本地的文件，需要注意的是，在這里需要使用open函數(shù)打開(kāi)一個(gè)文件，并指定“寫(xiě)”操作。
2. load：載入本地文件，恢復(fù)python對(duì)象
>>> data = cPickle.load(open("test\\data.pkl","rb"))
同dump一樣，這里需要使用open函數(shù)打開(kāi)本地的一個(gè)文件，并指定“讀”操作
3. dumps：將python對(duì)象序列化保存到一個(gè)字符串變量中。
>>> data_string = cPickle.dumps(data)
4. loads：從字符串變量中載入python對(duì)象
>>> data = cPickle.loads(data_string)
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