pickle

来源：Datawhale 本文 约3300字 ，建议阅读 10 分钟 本文为你详解路径规划项目，附源码链接。 前言 最近爬取了武汉地铁线路的信息，通过调用高德地图的api 获得各个站点的进度和纬度信息，使用Dijkstra算法对路径进行规划。 公众号（DatapiTHU）后台回复 “20201218” 获取项目源码下载 一、数据爬取 首先是需要获得武汉各个地铁的地铁站信息，通过爬虫爬取武汉各个地铁站点的信息，并存储到xlsx文件中。 武汉地铁线路图，2021最新武汉地铁线路图，武汉地铁地图-武汉本地宝wh.bendibao.com 方法：requests、BeautifulSoup、pandas import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd def spyder(): #获得武汉的地铁信息 url='http://wh.bendibao.com/ditie/linemap.shtml' user_agent='Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50' headers = {'User-Agent'

为什么要序列化 内存中的字典、列表、集合以及各种对象，如何保存到一个文件中。 设计一套协议，按照某种规则，把内存中的数据保存到文件中，文件是一个个字节序列。所以必须把数据额转换为字节序列，输出到文件，这就是序列化，反之，从文件的字节 序列恢复到内存中，就是反序列化。 1、定义 Serialization系列化，将内存中对象存储下来，把他变成一个个字节。二进制。 deSerialization反序列化，将文件的一个个字节到内存中。 序列胡保存到文件就是持久化。 可将数据序列化后持久化，或者网络传输，也可以将文件中或者网络接受到的字节序列反序列化。 2、pickle库 Python中的序列化、反序列化模块 dumps对象序列化为bytes对象 dump对象序列化到文件对象，就是存入到文件。 loads从bytes对象反序列化。 load对象反序列化，从文件读取数据. ## import pickle filename = 'ser' x= 'a' y = '100' z = '100' with open(filename,'wb') as f: pickle.dump(x,f) pickle.dump(y,f) pickle.dump(z,f) with open(filename,'rb')as f: for _ in range(3): a = pickle.load(f)

在python中， 序列化可以理解为：把python的对象编码转换为json格式的字符串，反序列化可以理解为：把json格式 字符串 解码为python数据对象。 在python的标准库中，专门提供了json库与pickle库来处理这部分。 先来学习json的库，导入json库很简单，直接import json，下面通过具体的实例来说明json库对序列化与反序列化的使用。json库的主要方法为： #!/usr/bin/env python #coding:utf-8 import json print json.__all__ 见json库的主要方法: ['dump', 'dumps', 'load', 'loads', 'JSONDecoder', 'JSONEncoder'] 我们定义一个字典，通过json把它序列化为json格式的字符串，见实现的代码： #!/usr/bin/env python #coding:utf-8 import json dict1={'name':'wuya','age':22,'address':'xian'} print u'未序列化前的数据类型为:',type(dict1) print u'未序列化前的数据:',dict1 #对dict1进行序列化的处理 str1= json.dumps(dict1) print u'序列化后的数据类型为:'

欢迎关注”生信修炼手册”! 在实际工作中，经常会遇到查询的任务，比如根据某些rs号，检索dbsnp数据库，提取这些snp位点的信息，对于这样的任务，最基本的操作方法是将数据库的内容存为字典，然后检索特定的key即可。 对于小文件而言，这样的操作编码简单，运行速度也比较满意，但是对于大型数据库而言，将数据库存为字典这个动作是非常耗费时间的，而且每次运行代码都要执行这样的操作，导致效率大大降低。想要改善这一状况，有以下两种解决办法 1. 对象序列化 对象序列化就是将python中的对象保存为二进制的字节流文件，与之相对的是反序列化， 从二进制文件中读取内容，重新解析为python对象。通过序列化，只需要读取一次数据库，然后将生存的字典对象保存为一个文件，后续在使用时，直接读取序列化产生的文件，就可以快速得到数据库对应的字典。 在python中，通过内置模块pickle进行序列化相关操作，用法如下 >>> import pickle >>> >>> data = { 1 : 'A' , 2 : 'B' , 3 : 'C' } # dump 进行序列化 >>> with open( 'out' , 'wb' ) as f: ... pickle.dump(data, f) ... >>> # load 进行反序列化 >>> with open( 'out' , 'rb' ) as f: .

Python实战社群 Java实战社群 长按识别下方二维码， 按需求添加 扫码关注添加客服 进Python社群▲ 扫码关注添加客服 进Java社群 ▲ 来源丨码里奥编程 大家好，我是程序君～ 今天给大家介绍一下200多个Python标准库，让大家对Python标准库有一个大致的认识。 关于Python标准库 01 众所周知，Python是一个依赖强大的组件库完成对应功能的语言，为了便捷实现各项功能，前辈大牛们打造了多种多样的工具库公开提供给大众使用，而越来越多的库已经因为使用的广泛和普遍及其功能的强大，已经成为Python的标准库。 时至今日，Python 标准库已经非常庞大，所提供的组件涉及范围十分广泛，正如本文后面的内容中所显示的。这个库包含了多个内置模块 (以 C 编写)，Python 程序员必须依靠它们来实现系统级功能，例如文件 I/O，此外还有大量以 Python 编写的模块，提供了日常编程中许多问题的标准解决方案。其中有些模块经过专门设计，通过将特定平台功能抽象化为平台中立的 API 来鼓励和加强 Python 程序的可移植性。 Windows 版本的 Python 安装程序通常包含整个标准库，往往还包含许多额外组件。对于类 Unix 操作系统，Python 通常会分成一系列的软件包，因此可能需要使用操作系统所提供的包管理工具来获取部分或全部可选组件。

序列化 Python 对象 问题 你需要将一个 Python 对象序列化为一个字节流，以便将它保存到一个文件、存储到数据库或者通过网络传输它。 解法 对于序列化最普遍的做法就是使用 pickle 模块。为了将一个对象保存到一个文件中，可以这样做： import pickle data = ... # Some Python object f = open('somefile', 'wb') pickle.dump(data, f) 为了将一个对象转储为一个字符串，可以使用 pickle.dumps() ： s = pickle.dumps(data) 为了从字节流中恢复一个对象，使用 picle.load() 或 pickle.loads() 函数。比如： # Restore from a file f = open('somefile', 'rb') data = pickle.load(f) # Restore from a string data = pickle.loads(s) 讨论 对于大多数应用程序来讲， dump() 和 load() 函数的使用就是你有效使用 pickle模块所需的全部了。它可适用于绝大部分 Python 数据类型和用户自定义类的对象实例。如果你碰到某个库可以让你在数据库中保存/恢复 Python 对象或者是通过网络传输对象的话