Python在pickle序列化后数据如何处理

Python在pickle序列化后数据如何处理？

cpickle

在python中，一般使用pickle类来进行python对象的序列化，同时cPickle(C语言编译版本)提供了一个更快速简单的实现，如官方文档所说的:"cPickle – A faster pickle"，其速度大概是pickle的1000倍，因此在大多数应用程序中通常优先使用cPickle (cPickle 除了不能被继承之外，它与pickle使用基本上区别不大)。

cPickle可以对任意一种类型的python对象进行序列化操作，比如list，dict，甚至是一个类的对象等。

在cPickle中，我们使用下面方式把数据持久化至文件中：

dump函数——序列化

需要指定两个参数，第一个是需要序列化的python对象名称，第二个是本地的文件，需要使用open函数以"写"模式打开文件。

load函数——反序列化

载入本地文件，加载为python对象，加载出来的对象无须进行格式转换。如果通过一般写入的方式实现数据的持久化，那么在读出数据时，需要额外进行数据类型的转换。

输出

请注意，cPickle是python2 的库，在python3.x版本，改名为pickle。

缺点

输出

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