1 前言 在“通过简单示例来理解什么是机器学习”这篇文章里提到了pickle库的使用,本文来做进一步的阐述. 通过简单示例来理解什么是机器学习 pickle是python语言的一个标准模块,安装python后已包含pickle库,不需要单独再安装.pickle模块实现了基本的数据序列化和反序列化.通过pickle模块的序列化操作我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去,永久存储:通过pickle模块的反序列化操作,我们能够从文件中创建上一次程序保存的对象.在官方的介绍中,序列化操作的英文描述

json 可以在不同语言中进行使用 下面先介绍一下json的适用方法 import json, pickle t1 = { 'name':'alex', ', ' } t1 = json.dumps(t1) #进行序列化,把t1被转换成字符串 f = open('t1.txt', encoding='utf-8', mode='w') #utf-8的编码方式 f.write(t1) # 写入t1,这时候的t1的样子还是原来的样子 f.close() f = open('t1.txt', enco

1.1模块 什么是模块: 在计算机程序的开发过程中,随着程序代码越写越多,在一个文件里代码就会越来越长,越来越不容易维护. 为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文件包含的代码就相对较少,在python中.一个.py文件就称为一个模块(Module) 使用模块的好处: 提高了代码的可维护性. 其次,编写代码不必从零开始.当一个模块编写完毕,就可以被其他地方引用.我们编写程序的时候也经常引用其他模块,包括python的内置的模块和第三方模块. 包(package

json和pickle模块,两个都是用于序列化的模块 • json模块,用于字符串与python数据类型之间的转换 • pickle模块,用于python特有类型与python数据类型之间的转换 两个模块,都提供了dumps,dump,loads,load 4个功能 import json s = '{"key1":"value1","key2":"value2"}' # ==> 用json模块将字符串转化成其他数据类型

json  将python基本数据类型转换成字符串形式 import json dict = {'k1':'v1'} result = json.dumps(dict) print(result,type(result)) 将python字符串转换成基本数据类型 s1 = '{"k1":123}' dic = json.loads(s1) print(dic,type(dic))  dump先写入文件在转换 import json li = [11,22,33] json.dump(l

多层装饰器: 字符串格式化: 当字符串格式化时 , %% 生成器 使用函数创造的 yield递归模块PY:模块其他:类库 先导入 后使用 自定义模块内置模块第三方模块为什么要有模块 将代码归类模块的内容很重要导入模块依据import syssys.path()from xx import单模块 import 导入嵌套 from XXX imort XXX as 别名 pip3 安装 pip3 install 模块源码tarcdpython3 install setup.py 序列化相关impor

#Author by Andy#_*_ coding:utf-8 _*_import jsonimport pickledef sayhello(name): print('Hello %s' %name) return 'Hello %s' %nameinfo={ 'name':'Andy', 'age':20, 'job':'doctor',}info1={ 'name':'Andy', 'age':20, 'job':'doctor', 'func':sayhello}# print(ty

python pickle 序列化类 # coding:utf-8 try: import cPickle as pickle except ImportError: import pickle class PickleVar(object): __doc__ = '''序列化操作类''' def __init__(self): print ('------------------------------------------------------') def dump(self, data

项目上线要求当中有言论和昵称的过滤需求, 客户端使用的是python脚本, python脚本中直接利用re模块来进行正则匹配, 一开始的做法是开启游戏后, 每帧编译2条正则式, 无奈运营需求里面100+条略为复杂的正则式, 一条编译起来在pc上都需要80ms, 造成客户端开启时候的卡顿. 解决方案当然是保存re模块编译的正则式结果, 之后开机直接加载就行, 然而需要注意的是re.compile()返回的_sre.SRE_Pattern对象虽然可以使用pickle保存下来, 但是这只是个假象, 实

持久性的基本思想很简单.假定有一个 Python 程序,它可能是一个管理日常待办事项的程序,您希望在多次执行这个程序之间可以保存应用程序对象(待办事项).换句话说,您希望将对象存储在磁盘上,便于以后检索.这就是持久性.要达到这个目的,有几种方法,每一种方法都有其优缺点. 例如,可以将对象数据存储在某种格式的文本文件中,譬如 CSV 文件.或者可以用关系数据库,譬如 Gadfly.MySQL.PostgreSQL 或者 DB2.这些文件格式和数据库都非常优秀,对于所有这些存储机制,Python 都

json .dumps()    变成 json 的字符串 import json dic={"name":"alex"} data=json.dumps(dic) print(type(data)) >>><class 'str'> .loads()   把字符串变成源类型 with open("hello","r")as f_read: data=json.loads(f_read.read(

1.json介绍 JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式. 易于人阅读和编写.同时也易于机器解析和生成. 它基于JavaScript Programming Language, Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999的一个子集. JSON采用完全独立于语言的文本格式,但是也使用了类似于C语言家族的习惯(包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等

序列化相关 1. json 应用场景: json模块主要用于处理json格式的数据,可以将json格式的数据转化为python的字典,便于python处理,同时也可以将python的字典或列表等对象转化为json格式的数据,便于跨平台或跨语言进行数据交互 功能: Json模块提供了四个功能:dumps.dump.loads.load Python 编码为 JSON 类型转换对应表: Python JSON dict object list, tuple array str string int,

装饰器: 首先来认识一下python函数, 定义:本质是函数(功能是装饰其它函数),为其它函数添加附件功能        原则:        1.不能修改被装饰的函数的源代码.        2.不能修改被装饰的函数的调用方式. def test(): print('test') print(test ) #表示是函数 test() #表示执行foo函数 <function test at 0x00595660>#表示的是函数的内存地址test#函数test执行结果 简单的装饰器: def

一.序列化模块 Python中用于序列化的两个模块: json     跨平台跨语言的数据传输格式,用于[字符串]和 [python基本数据类型] 间进行转换 pickle   python内置的数据传输格式,多用于二进制形式,用于[python特有的类型] 和 [python基本数据类型]间进行转换 Json模块提供了四个功能:dumps.dump.loads.load pickle模块提供了四个功能:dumps.dump.loads.load #pickle.dumps将数据通过特殊的形式转

模块 在计算机程序的开发过程中,随着程序代码越写越多,在一个文件里代码就会越来越长,越来越不容易维护.为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文件包含的代码就相对较少,很多编程语言都采用这种组织代码的方式.在Python中,一个.py文件就称之为一个模块(Module). 使用模块有什么好处? 最大的好处是大大提高了代码的可维护性.其次,编写代码不必从零开始.当一个模块编写完毕,就可以被其他地方引用.我们在编写程序的时候,也经常引用其他模块,包括Python内置

一.json & pickle & shelve 模块 json,用于字符串 和 python数据类型间进行转换pickle,用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换Json模块提供了四个功能:dumps.dump.loads.loadpickle模块提供了四个功能:dumps.dump.loads.load json模块:下面通过一些示例来学习:首先我们来看json的dumps和loads方法 s1={"k1":"v1"}

参考: http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5501365.html http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5161349.html 1.模块的分类 内置模块:存放在lib目录下 第三方模块:通常放到site-packages目录下 自定义模块:可以通过sys.path.append(module_path)添加模块到搜索路径 2. 模块的调用顺序 按path列表从前到后的顺序按模块名搜索模块.一定避免模块重

[pickle] Python提供了pickle模块来实现序列化. 首先,我们尝试把一个对象序列化并写入文件: pickle.dumps()方法把任意对象序列化成一个bytes,然后,就可以把这个bytes写入文件.或者用另一个方法pickle.dump()直接把对象序列化后写入一个file-like Object: 看看写入的dump.txt文件,一堆乱七八糟的内容,这些都是Python保存的对象内部信息. 当我们要把对象从磁盘读到内存时,可以先把内容读到一个bytes,然后用pickle.l

模块分为三种: 自定义模块 内置模块 开源模块 一.安装第三方模块 # python 安装第三方模块 # 加入环境变量 : 右键计算机---属性---高级设置---环境变量---path--分号+python的scripts路径 (1) python管理工具 pip # python3 -m pip install requests # 3版本安装 (2) 源码安装 解压 cmd 进到包路径 python setup.py install windows下安装第三方模块---报错 如果找不到pi

本节内容 迭代器&生成器 装饰器 Json & pickle 数据序列化 一.生成器 1.列表生成式 >>> L = [x * x for x in range(10)] >>> L [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] 2.生成器 只有在调用时才会生成相应的数据,只有一个方法:__next__()方法.next(),也就是又next方法的 生成器 通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表.但是,受到内存限制,列表容量