.pickle 和 .pt 文件的区别是

时间: 2023-06-08 18:08:41 浏览: 385

Python中的数据对象持久化存储模块pickle的使用示例

Python中的pickle模块是一个非常实用的数据持久化工具，它允许我们将Python对象转化为字节流（序列化），然后存储到文件中，需要时再从文件中读取还原为原始对象（反序列化）。这样，我们就可以在不同的程序运行之间保存和恢复状态，或者在不同计算机之间传递数据。 pickle模块提供了两个主要的函数：`dumps()` 和 `loads()`。`dumps()` 函数用于将Python对象序列化为字符串，而`loads()`函数则将字符串反序列化回Python对象。下面是一个简单的例子： ```python import pickle t = {'name': ['v1', 'v2']} o = pickle.dumps(t) p = pickle.loads(o) ``` 在这个例子中，我们创建了一个字典`t`，然后使用`dumps()`将其转化为字符串`o`，接着使用`loads()`将字符串`o`还原为原始字典`p`。 pickle模块还支持不同的协议，这些协议决定了序列化的格式。在上面的代码中，`HIGHEST_PROTOCOL`常量表示使用当前支持的最高协议，通常是为了获得最佳的性能和兼容性。不同版本的Python支持不同级别的协议，例如： - 协议0：ASCII协议，与早期Python版本兼容。 - 协议1：二进制格式，同样兼容早期Python版本。 - 协议2及以上：自Python 2.3起引入，提供了对新式类(new-style class)更好的支持。在处理包含新式类的对象时，使用高版本的协议可以提高效率和兼容性，如下面的代码所示： ```python class TT(object): def __init__(self, arg, **kwargs): super(TT, self).__init__() self.arg = arg self.kwargs = kwargs def test(self): print(self.arg) print(self.kwargs) t = TT('test', a=1, b=2) o1 = pickle.dumps(t) o2 = pickle.dumps(t, pickle.HIGHEST_PROTOCOL) ``` 这里，我们创建了一个新式类`TT`的实例，并使用两种不同协议对其进行序列化，然后通过`loads()`反序列化并调用其`test()`方法。除了直接操作字符串外，pickle模块还可以与文件系统交互。`dump()` 和 `load()` 函数允许我们将序列化后的对象直接写入和读取文件。例如： ```python with open('test.txt', 'wb') as fp: pickle.dump(t, fp) with open('test.txt', 'rb') as fp: p = pickle.load(fp) ``` 这里，我们使用`'wb'`模式将对象序列化写入文件，使用`'rb'`模式读取文件内容并反序列化。需要注意的是，如果使用二进制模式（'wb'和'rb'），序列化和反序列化的效果会更好，因为二进制格式更紧凑且效率更高。 Python的pickle模块是处理数据持久化存储的强大工具，它使得在程序运行的不同阶段或者跨系统间保存和传递复杂数据成为可能。通过选择合适的协议，我们可以优化性能和兼容性，同时利用`dump()`和`load()`与文件系统的交互，轻松地在磁盘和内存之间转换数据。在实际项目中，合理使用pickle模块可以极大地简化数据管理和程序设计。

什么？ .pickle 文件和 .pt 文件都是常见的文件格式，但其用途略有不同。.pickle 文件是 Python 中用于序列化和反序列化对象的文件格式，通常用于将 Python 对象转换为字节流并保存到磁盘上。.pt 文件则是 PyTorch 框架中用于保存模型的文件格式，主要用于保存模型的参数以及其他元数据。因此，两种文件格式的区别在于其用途不同。

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