pickle的四个函数

时间: 2023-11-13 07:05:05 浏览: 36
pickle是Python中用于序列化和反序列化对象的模块,它提供了四个函数: 1. pickle.dump(obj, file, protocol=None, *, fix_imports=True): 将Python对象obj序列化并写入文件对象file中。其中,protocol是序列化使用的协议版本,可以指定为0、1、2或3。如果未指定协议版本,则默认为3。fix_imports用于控制是否在序列化时修复import语句。如果未指定,则默认为True。 2. pickle.dumps(obj, protocol=None, *, fix_imports=True): 将Python对象obj序列化为一个bytes对象并返回。其中,protocol和fix_imports参数与pickle.dump函数相同。 3. pickle.load(file, *, fix_imports=True, encoding="ASCII", errors="strict"): 从文件对象file中读取序列化的Python对象并反序列化。其中,fix_imports、encoding和errors参数与pickle.dump函数相同。 4. pickle.loads(bytes_object, *, fix_imports=True, encoding="ASCII", errors="strict"): 反序列化一个bytes对象并返回序列化的Python对象。其中,fix_imports、encoding和errors参数与pickle.dump函数相同。
相关问题

python 的 pickle 使用

Python的pickle模块是用于序列化和反序列化Python对象结构的二进制协议。序列化是指将对象转换为字节流,反序列化是指将字节流转换回对象。pickle模块提供了四个功能:dumps,dump,loads和load。其中,dumps和loads函数可以将Python对象转换为字节流和从字节流中恢复Python对象,而dump和load函数可以将Python对象序列化为文件和从文件中反序列化Python对象。 使用pickle模块时,需要注意以下几点: 1. pickle只能在Python中使用,不能与其他语言交互。 2. pickle序列化的数据是不安全的,因为它可以执行任意代码,所以不要从不信任的源反序列化数据。 3. pickle序列化的数据是不可读的,只能在Python中使用。 下面是一个使用pickle模块的例子: ```python import pickle # 定义一个字典 data = {'name': 'Alice', 'age': 20, 'gender': 'female'} # 将字典序列化为字节流 data_str = pickle.dumps(data) # 将字节流反序列化为字典 data_dict = pickle.loads(data_str) # 打印反序列化后的字典 print(data_dict) ``` 输出结果为: ``` {'name': 'Alice', 'age': 20, 'gender': 'female'} ```

python pickle protocol_Python序列化pickle模块使用详解

Python的pickle模块是用来实现序列化的,即将Python中的对象转换成字节流,方便存储和传输。pickle模块支持多种协议,其中协议0是最早的版本,协议1和协议2是Pyhton2中引入的,协议3是Python3.0中引入的,协议4是Python3.4中引入的,每个协议都有其特点和适用范围。 下面我们来详细了解一下pickle模块的使用方法和各个协议的特点。 ## 基本用法 pickle模块提供了dumps、dump、loads和load四个函数,分别用来进行序列化和反序列化操作。其中dumps和loads函数可以直接将对象转换成字节流或将字节流转换成对象,而dump和load函数则可以将对象序列化到文件或从文件中反序列化对象。 ### 序列化 将Python对象转换成字节流的过程称为序列化,可以使用dumps函数实现: ```python import pickle data = {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'} bytes_data = pickle.dumps(data) print(bytes_data) ``` 输出结果为: ``` b'\x80\x04\x95\x17\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00}\x94(\x8c\x04name\x94\x8c\x03Tom\x94\x8c\x03age\x94K\x12\x8c\x06gender\x94\x8c\x04male\x94u.' ``` 可以看到,data字典被转换成了一串二进制的字节流。 ### 反序列化 将字节流转换成Python对象的过程称为反序列化,可以使用loads函数实现: ```python import pickle bytes_data = b'\x80\x04\x95\x17\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00}\x94(\x8c\x04name\x94\x8c\x03Tom\x94\x8c\x03age\x94K\x12\x8c\x06gender\x94\x8c\x04male\x94u.' data = pickle.loads(bytes_data) print(data) ``` 输出结果为: ``` {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'} ``` ### 文件操作 除了使用dumps和loads函数进行序列化和反序列化操作外,pickle模块还提供了dump和load函数用于将对象序列化到文件或从文件中反序列化对象。 将对象序列化到文件: ```python import pickle data = {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'} with open('data.pkl', 'wb') as f: pickle.dump(data, f) ``` 从文件中反序列化对象: ```python import pickle with open('data.pkl', 'rb') as f: data = pickle.load(f) print(data) ``` ## 协议0 协议0是最早的版本,它使用ASCII码来表示序列化后的对象,因此序列化后的数据比较大。使用协议0时,可以指定文件打开模式为't',表示以文本模式打开文件: ```python import pickle data = {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'} with open('data.pkl', 'wt') as f: pickle.dump(data, f, protocol=0) with open('data.pkl', 'rt') as f: data = pickle.load(f) print(data) ``` 输出结果为: ``` {'age': 18, 'gender': 'male', 'name': 'Tom'} ``` ## 协议1 协议1和协议2是Python2中引入的,它们使用更紧凑的二进制格式表示序列化后的对象。协议1可以指定文件打开模式为'wb',表示以二进制模式打开文件: ```python import pickle data = {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'} with open('data.pkl', 'wb') as f: pickle.dump(data, f, protocol=1) with open('data.pkl', 'rb') as f: data = pickle.load(f) print(data) ``` 输出结果为: ``` {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'} ``` ## 协议2 协议2是协议1的改进版本,它支持新的对象类型,如集合、字典等。在Python2中,协议2是默认使用的协议,如果不指定协议号,则使用协议2。 在Python3中,pickle模块默认使用协议3,但仍然可以使用协议2: ```python import pickle data = {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'} with open('data.pkl', 'wb') as f: pickle.dump(data, f, protocol=2) with open('data.pkl', 'rb') as f: data = pickle.load(f) print(data) ``` 输出结果为: ``` {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'} ``` ## 协议3 协议3是Python3.0中引入的,它支持更多的对象类型,如bytes、bytearray、set等。在Python3中,协议3是默认使用的协议,因此可以省略protocol参数: ```python import pickle data = {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'} with open('data.pkl', 'wb') as f: pickle.dump(data, f) with open('data.pkl', 'rb') as f: data = pickle.load(f) print(data) ``` 输出结果为: ``` {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'} ``` ## 协议4 协议4是Python3.4中引入的,它支持更多的对象类型,如memoryview、tuple等。协议4还支持从流中读取指定长度的数据,从而避免了一次性读取太多数据导致内存溢出的问题。 使用协议4时,需要将文件打开模式指定为'xb',表示以二进制模式打开文件,并且不能使用文本模式: ```python import pickle data = {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'} with open('data.pkl', 'xb') as f: pickle.dump(data, f, protocol=4) with open('data.pkl', 'rb') as f: data = pickle.load(f) print(data) ``` 输出结果为: ``` {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'} ``` ## 注意事项 在使用pickle模块时,需要注意以下几点: - 序列化和反序列化的对象必须是可序列化的,即不能包含不能序列化的对象。 - 序列化和反序列化的对象必须是相同的类型,否则可能会出现错误。 - 序列化和反序列化的对象必须是可信的,否则可能会被注入恶意代码。 - 不同协议之间的兼容性不同,不同协议之间的序列化和反序列化操作不一定是互逆的。因此,在使用不同协议时,需要注意协议号的兼容性和相应的操作。

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2.定义softmax函数,根据输入x=[0.3,2.9,4.0],给出softmax函数的输出,并对输出结果求和。 3.获取数据并初始化网络(提供代码),调用get_data和init_network函数,并输出x_train, t_train,x_test,t_test,以及network中每层参数的shape(一共三层) #获取mnist数据 def get_data(): (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False) return x_train,t_train,x_test, t_test #初始化网络结构,network是字典,保存每一层网络参数W和b def init_network(): with open("sample_weight.pkl", 'rb') as f: network = pickle.load(f) return network 4.定义predict函数,进行手写数字的识别。 识别方法: 假设输入手写数字图像为x,维数为784(28*28的图像拉成一维向量),第一层网络权值为W1(维数784, 50),b1(维数为50),第一层网络输出:z1=sigmoid(x*W1+b2)。第二层网络权值为W2(维数50, 100),b2(维数为100),第二层网络输出:z2=sigmoid(z1*W2+b2)。第三层网络权值为W3(维数100, 10),b3(维数为10),第三层网络输出(即识别结果):p=softmax(z2*W3+b3),p是向量,维数为10(类别数),表示图像x属于每一个类别的概率,例如p=[0, 0, 0.95, 0.05, 0, 0, 0, 0, 0, 0],表示x属于第三类(数字2)的概率为0.95,属于第四类(数字3)的概率为0.05,属于其他类别的概率为0. 由于x属于第三类的概率最大,因此,x属于第三类。 5.进行手写数字识别分类准确度的计算(总体分类精度),输出分类准确度。 例如测试数据数量为100,其中正确分类的数量为92,那么分类精度=92/100=0.92。

import os.path import gzip import pickle import os import numpy as np import urllib url_base = 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/' key_file = { 'train_img':'train-images-idx3-ubyte.gz', 'train_label':'train-labels-idx1-ubyte.gz', 'test_img':'t10k-images-idx3-ubyte.gz', 'test_label':'t10k-labels-idx1-ubyte.gz' } dataset_dir = os.path.dirname(os.path.abspath("_file_")) save_file = dataset_dir + "/mnist.pkl" train_num=60000 test_num=10000 img_dim=(1,28,28) img_size=784 def _download(file_name): file_path = dataset_dir+"/"+file_name if os.path.exists(file_path): return print("Downloading"+file_name+" ... ") urllib.request.urlretrieve(url_base + file_name,file_path) print("Done") def download_mnist(): for v in key_file.values(): _download(v) def _load_label(file_name): file_path = dataset_dir+ "/" +file_name print("Converting" + file_name +"to Numpy Array ...") with gzip.open(file_path,'rb') as f: labels = np.frombuffer(f.read(),np.uint8,offset=8) print("Done") return labels def _load_img(file_name): file_path=dataset_dir+"/"+file_name print("Converting"+file_name+"to Numpy Array ...") with gzip.open(file_path,'rb') as f: data = np.frombuffer(f.read(),np.uint8,offset=16) data = data.reshape(-1,img_size) print("Done") return data def _convert_numpy(): dataset = {} dataset['train_img'] = _load_img(key_file['train_img']) dataset['train_label'] = _load_label(key_file['train_label']) dataset['test_img'] = _load_img(key_file['test_img']) dataset['test_label'] = _load_label(key_file['test_label']) return dataset def init_mnist(): download_mnist() dataset = _convert_numpy() print("Creating pickle file ...") with open(save_file,'wb') as f: pickle.dump(dataset,f,-1) print("Done") if __name__ =='__main__': init_mnist()

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