python序列化二进制读取保存最快的是那个

在 Python 中，常用的二进制序列化方法有以下几种：

1. pickle 序列化：Python 自带的序列化模块，可以将对象序列化为二进制流或文件，使用简单方便。但是 pickle 序列化的速度较慢，而且只能用于 Python 环境之间的数据传输。
2. cPickle 序列化：是 Python 中的 pickle 模块的 C 语言实现版本，速度比 pickle 快，但是只能用于 Python 2.x 版本。
3. json 序列化：将对象序列化为 JSON 格式的二进制流或字符串，适用于跨平台数据传输。但是 JSON 序列化不支持所有 Python 内置类型，而且序列化后的文件较大。
4. msgpack 序列化：是一种高效的二进制序列化格式，支持所有 Python 内置类型，序列化后的文件较小，速度比 pickle 快。

综上所述，msgpack 序列化是 Python 中速度最快的二进制序列化方法之一。

相关问题

protobuf的追加序列化二进制文件，和文件反序列化

protobuf（Protocol Buffers）是一种轻量级、高效的结构数据序列化协议，由Google开发。它允许你在多种语言间轻松地序列化和反序列化数据，而无需关注底层的具体编码细节。

**追加序列化二进制文件**：
在protobuf中，如果你想要将新的数据添加到已经存在的二进制文件中，你可以使用`AppendTo`函数。首先，你需要读取现有的二进制数据，并将其加载到`Message`对象中。然后，创建一个新的`Message`实例，填充你要追加的数据。最后，调用`message.AppendTo(output)`，将新消息的内容追加到`output`流中，而不是覆盖原有的内容。这样，当你下次打开这个文件并解析时，就会包含之前的所有数据加上新追加的部分。

**文件反序列化**：
反序列化就是从二进制数据恢复原始的protobuf消息结构的过程。使用protobuf库，你可以通过`ParseFromString`或`MergeFrom`方法读取存储在文件中的二进制数据，并根据其结构创建对应的protobuf消息实例。例如：

with open('file.bin', 'rb') as file:
    data = file.read()
message = YourProtoClass()  # 替换为你实际的protobuf类名
message.ParseFromString(data)  # 或者 message.MergeFrom(data)

这会根据文件中的数据填充`YourProtoClass`实例的字段。

用python编写程序，使用pickle模块将包含学生成绩的字典序列化并保存为二进制文件然后再读取内容并显示。

好的，这是一个关于 Python 编程的问题，我可以给您解答。下面是代码：

import pickle

# 创建字典
score_dict = {'Tom': 90, 'Jerry': 80, 'Alice': 95, 'Bob': 85}

# 序列化字典并保存为二进制文件
with open('score_dict.bin', 'wb') as f:
    pickle.dump(score_dict, f)

# 读取二进制文件并反序列化
with open('score_dict.bin', 'rb') as f:
    score_dict_loaded = pickle.load(f)

# 显示反序列化后的内容
print(score_dict_loaded)

上述代码利用 pickle 模块实现字典的序列化和反序列化，并用文件保存序列化后的内容，最后再读取文件中保存的序列化数据并反序列化，输出反序列化后的内容。