pickle 是一个 python 中, 压缩/保存/提取 文件的模块,字典和列表都是能被保存的.
但必须注意的是python2以ASCII形式保存,而在python3中pickle是使用转换二进制的数据压缩方法保存数据
所以,在保存或者读取数据的时候,打开文件应该使用‘wb' 'rb'的方式
import pickle a = 'owoof' with open('111.pkl', 'wb') as file: pickle.dump(a, file)
在Pickle模块中还有dumps()
和loads()
函数,他们是直接实现一个二进制和pickle表示对象的转换,不用打开文件(这点与dump不同)
dumps()是将可读对象转换成二进制文件,并返回二进制文件,loads()是把二进制文件转换成可读对象,并返回对象
在使用dump()和load()时,需要注意用with open 打开一次文件每调用一次dump()就会在文件中生成一次数据, 当再次with open 打开文件时, 之前写数据调用了几次dump()就最多只能调用load()几次,而且每次dump()是和load()对应的.
with open('poins_normal.pkl', 'rb') as file:with open('poins_normal.pkl', 'rb') as file: class_1 = pickle.load(file) # print(np.shape(class_1)) class_2 = pickle.load(file) labels = pickle.load(file) class_1 = pickle.load(file) # print(np.shape(class_1)) class_2 = pickle.load(file) labels = pickle.load(file)
如上,我事先写了三次dump(),那么之后的三次load()是一一对应的,如果我进行第四次load()调用,编译器会提示data ran out of .
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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