Python对象序列化
来源:互联网 发布:手机访客网络怎么限速 编辑:程序博客网 时间:2024/06/14 02:13
在python中,一般可以使用pickle类来进行python对象的序列化,而cPickle提供了一个更快速简单的接口,如python文档所说的:“cPickle -- A faster pickle”。
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。而所谓的序列化,我的粗浅的理解就是为了能够完整的保存并能够完全可逆的恢复。
制作一个类似于Cifar10的数据格式:
X_train = np.asarray(X_train) dict = {"data":X_train,"labels":y_train} #protocol =1 高压缩的二进制格式 默认=0 使用ASCII压缩 cPickle.dump(dict,open("data","wb"),protocol=1) fo = open("data","rb") data = cPickle.load(fo) print type(data["data"]) print data["data"]
实测中,protocol改为1后从60M到20M。
0 0
- python 序列化对象
- 序列化Python对象
- 序列化Python对象
- 序列化Python对象
- python对象序列化
- Python对象序列化
- 15.序列化python对象
- 5.Python对象序列化
- 使用cPickle来序列化Python对象
- 9.4 marshal--Python内部对象序列化
- pickle, cPickle 模块:序列化 Python 对象
- python 学习笔记(12)序列化python 对象
- 【对象序列化】pickle.dumps()--python对象序列化/反序列化
- Python序列化与反序列化对象
- python对象序列化或持久化的方法
- python marshal 对象序列化和反序列化
- 使用cPickle来序列化、持久化 python对象
- python marshal 对象序列化和反序列化
- 服务器容灾之使用rsync文件异地同步
- 《从一到无穷大:科学中的事实和臆测》小记
- ffmpeg应用实例:从拉流到推流(改进版)
- IOS开发知识概览
- Spring框架(3)---IOC装配Bean(注解方式)
- Python对象序列化
- 深入探究 Objective-C Target Point
- Web前端学习链接归纳
- Mybatis传list参数调用oracle存储过程
- 技术点详解---SSL VPN
- 欢迎使用CSDN-markdown编辑器
- 第七周:33. Search in Rotated Sorted Array
- win32 导入excel文档模板,写入数据
- 纯代码布局实现九宫格