Python中的数据对象持久化存储模块pickle的使用示例
Python中可以使用 pickle 模块将对象转化为文件保存在磁盘上，在需要的时候再读取并还原。具体用法如下：
pickle是Python库中常用的序列化工具，可以将内存对象以文本或二进制格式导出为字符串，或者写入文档。后续可以从字符或文档中还原为内存对象。新版本的Python中用c重新实现了一遍，叫cPickle，性能更高。 下面的代码演示了pickle库的常用接口用法，非常简单：
import cPickle as pickle
# dumps and loads
# 将内存对象dump为字符串，或者将字符串load为内存对象
def test_dumps_and_loads():
t = {'name': ['v1', 'v2']}
print t
o = pickle.dumps(t)
print o
print 'len o: ', len(o)
p = pickle.loads(o)
print p
# 关于HIGHEST_PROTOCOL参数，pickle 支持3种protocol，0、1、2：
# http://stackoverflow.com/questions/23582489/python-pickle-protocol-choice
# 0：ASCII protocol，兼容旧版本的Python
# 1：binary format，兼容旧版本的Python
# 2：binary format，Python2.3 之后才有，更好的支持new-sytle class
def test_dumps_and_loads_HIGHEST_PROTOCOL():
print 'HIGHEST_PROTOCOL: ', pickle.HIGHEST_PROTOCOL
t = {'name': ['v1', 'v2']}
print t
o = pickle.dumps(t, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)
print 'len o: ', len(o)
p = pickle.loads(o)
print p
# new-style class
def test_new_sytle_class():
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
# ASCII protocol
t = TT('test', a=1, b=2)
o1 = pickle.dumps(t)
print o1
print 'o1 len: ', len(o1)
p = pickle.loads(o1)
p.test()
# HIGHEST_PROTOCOL对new-style class支持更好，性能更高
o2 = pickle.dumps(t, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)
print 'o2 len: ', len(o2)
p = pickle.loads(o2)
p.test()
# dump and load
# 将内存对象序列化后直接dump到文件或支持文件接口的对象中
# 对于dump，需要支持write接口，接受一个字符串作为输入参数，比如：StringIO
# 对于load，需要支持read接口，接受int输入参数，同时支持readline接口，无输入参数，比如StringIO
# 使用文件，ASCII编码
def test_dump_and_load_with_file():
t = {'name': ['v1', 'v2']}
# ASCII format
with open('test.txt', 'w') as fp:
pickle.dump(t, fp)
with open('test.txt', 'r') as fp:
p = pickle.load(fp)
print p
# 使用文件，二进制编码
def test_dump_and_load_with_file_HIGHEST_PROTOCOL():
t = {'name': ['v1', 'v2']}
with open('test.bin', 'wb') as fp:
pickle.dump(t, fp, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)
with open('test.bin', 'rb') as fp:
p = pickle.load(fp)
print p
# 使用StringIO，二进制编码
def test_dump_and_load_with_StringIO():
import StringIO
t = {'name': ['v1', 'v2']}
fp = StringIO.StringIO()
pickle.dump(t, fp, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)
fp.seek(0)
p = pickle.load(fp)
print p
fp.close()
# 使用自定义类
# 这里演示用户自定义类，只要实现了write、read、readline接口，
# 就可以用作dump、load的file参数
def test_dump_and_load_with_user_def_class():
import StringIO
class FF(object):
def __init__(self):
self.buf = StringIO.StringIO()
def write(self, s):
self.buf.write(s)
print 'len: ', len(s)
def read(self, n):
return self.buf.read(n)
def readline(self):
return self.buf.readline()
def seek(self, pos, mod=0):
return self.buf.seek(pos, mod)
def close(self):
self.buf.close()
fp = FF()
t = {'name': ['v1', 'v2']}
pickle.dump(t, fp, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)
fp.seek(0)
p = pickle.load(fp)
print p
fp.close()
# Pickler/Unpickler
# Pickler(file, protocol).dump(obj) 等价于 pickle.dump(obj, file[, protocol])
# Unpickler(file).load() 等价于 pickle.load(file)
# Pickler/Unpickler 封装性更好，可以很方便的替换file
def test_pickler_unpickler():
t = {'name': ['v1', 'v2']}
f = file('test.bin', 'wb')
pick = pickle.Pickler(f, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)
pick.dump(t)
f.close()
f = file('test.bin', 'rb')
unpick = pickle.Unpickler(f)
p = unpick.load()
print p
f.close()
pickle.dump(obj, file[, protocol])
这是将对象持久化的方法，参数的含义分别为：
- obj: 要持久化保存的对象；
- file: 一个拥有 write() 方法的对象，并且这个 write() 方法能接收一个字符串作为参数。这个对象可以是一个以写模式打开的文件对象或者一个 StringIO 对象，或者其他自定义的满足条件的对象。
- protocol: 这是一个可选的参数，默认为 0 ，如果设置为 1 或 True，则以高压缩的二进制格式保存持久化后的对象，否则以ASCII格式保存。
对象被持久化后怎么还原呢？pickle 模块也提供了相应的方法，如下：
pickle.load(file)
只有一个参数 file ，对应于上面 dump 方法中的 file 参数。这个 file 必须是一个拥有一个能接收一个整数为参数的 read() 方法以及一个不接收任何参数的 readline() 方法，并且这两个方法的返回值都应该是字符串。这可以是一个打开为读的文件对象、StringIO 对象或其他任何满足条件的对象。
下面是一个基本的用例：
# -*- coding: utf-8 -*-
import pickle
# 也可以这样：
# import cPickle as pickle
obj = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
# 将 obj 持久化保存到文件 tmp.txt 中
pickle.dump(obj, open("tmp.txt", "w"))
# do something else ...
# 从 tmp.txt 中读取并恢复 obj 对象
obj2 = pickle.load(open("tmp.txt", "r"))
print obj2
# -*- coding: utf-8 -*-
import pickle
# 也可以这样：
# import cPickle as pickle
obj = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
# 将 obj 持久化保存到文件 tmp.txt 中
pickle.dump(obj, open("tmp.txt", "w"))
# do something else ...
# 从 tmp.txt 中读取并恢复 obj 对象
obj2 = pickle.load(open("tmp.txt", "r"))
print obj2
不过实际应用中，我们可能还会有一些改进，比如用 cPickle 来代替 pickle ，前者是后者的一个 C 语言实现版本，拥有更快的速度，另外，有时在 dump 时也会将第三个参数设为 True 以提高压缩比。再来看下面的例子：
# -*- coding: utf-8 -*-
import cPickle as pickle
import random
import os
import time
LENGTH = 1024 * 10240
def main():
d = {}
a = []
for i in range(LENGTH):
a.append(random.randint(0, 255))
d["a"] = a
print "dumping..."
t1 = time.time()
pickle.dump(d, open("tmp1.dat", "wb"), True)
print "dump1: %.3fs" % (time.time() - t1)
t1 = time.time()
pickle.dump(d, open("tmp2.dat", "w"))
print "dump2: %.3fs" % (time.time() - t1)
s1 = os.stat("tmp1.dat").st_size
s2 = os.stat("tmp2.dat").st_size
print "%d, %d, %.2f%%" % (s1, s2, 100.0 * s1 / s2)
print "loading..."
t1 = time.time()
obj1 = pickle.load(open("tmp1.dat", "rb"))
print "load1: %.3fs" % (time.time() - t1)
t1 = time.time()
obj2 = pickle.load(open("tmp2.dat", "r"))
print "load2: %.3fs" % (time.time() - t1)
if __name__ == "__main__":
main()
# -*- coding: utf-8 -*-
import cPickle as pickle
import random
import os
import time
LENGTH = 1024 * 10240
def main():
d = {}
a = []
for i in range(LENGTH):
a.append(random.randint(0, 255))
d["a"] = a
print "dumping..."
t1 = time.time()
pickle.dump(d, open("tmp1.dat", "wb"), True)
print "dump1: %.3fs" % (time.time() - t1)
t1 = time.time()
pickle.dump(d, open("tmp2.dat", "w"))
print "dump2: %.3fs" % (time.time() - t1)
s1 = os.stat("tmp1.dat").st_size
s2 = os.stat("tmp2.dat").st_size
print "%d, %d, %.2f%%" % (s1, s2, 100.0 * s1 / s2)
print "loading..."
t1 = time.time()
obj1 = pickle.load(open("tmp1.dat", "rb"))
print "load1: %.3fs" % (time.time() - t1)
t1 = time.time()
obj2 = pickle.load(open("tmp2.dat", "r"))
print "load2: %.3fs" % (time.time() - t1)
if __name__ == "__main__":
main()
在我的电脑上执行结果为：
dumping… dump1: 1.297s dump2: 4.750s 20992503, 68894198, 30.47% loading… load1: 2.797s load2: 10.125s
可以看到，dump 时如果指定了 protocol 为 True，压缩过后的文件的大小只有原来的文件的 30% ，同时无论在 dump 时还是 load 时所耗费的时间都比原来少。因此，一般来说，可以建议把这个值设为 True 。
另外，pickle 模块还提供 dumps 和 loads 两个方法，用法与上面的 dump 和 load 方法类似，只是不需要输入 file 参数，输入及输出都是字符串对象，有些场景中使用这两个方法可能更为方便。
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Ist die Konversionsgeschwindigkeit beim Umwandeln von XML in PDF auf Mobiltelefon schnell?
Apr 02, 2025 pm 10:09 PM
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Wie konvertiere ich XML -Dateien in PDF auf Ihrem Telefon?
Apr 02, 2025 pm 10:12 PM
Mit einer einzigen Anwendung ist es unmöglich, XML -zu -PDF -Konvertierung direkt auf Ihrem Telefon zu vervollständigen. Es ist erforderlich, Cloud -Dienste zu verwenden, die in zwei Schritten erreicht werden können: 1. XML in PDF in der Cloud, 2. Zugriff auf die konvertierte PDF -Datei auf dem Mobiltelefon konvertieren oder herunterladen.
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Apr 03, 2025 pm 02:21 PM
Es gibt keine integrierte Summenfunktion in der C-Sprache, daher muss sie selbst geschrieben werden. Die Summe kann erreicht werden, indem das Array durchquert und Elemente akkumulieren: Schleifenversion: Die Summe wird für die Schleifen- und Arraylänge berechnet. Zeigerversion: Verwenden Sie Zeiger, um auf Array-Elemente zu verweisen, und eine effiziente Summierung wird durch Selbststillstandszeiger erzielt. Dynamisch Array -Array -Version zuweisen: Zuordnen Sie Arrays dynamisch und verwalten Sie selbst den Speicher selbst, um sicherzustellen, dass der zugewiesene Speicher befreit wird, um Speicherlecks zu verhindern.
Gibt es eine mobile App, die XML in PDF umwandeln kann?
Apr 02, 2025 pm 09:45 PM
Es gibt keine App, die alle XML -Dateien in PDFs umwandeln kann, da die XML -Struktur flexibel und vielfältig ist. Der Kern von XML zu PDF besteht darin, die Datenstruktur in ein Seitenlayout umzuwandeln, für das XML analysiert und PDF generiert werden muss. Zu den allgemeinen Methoden gehören das Parsen von XML mithilfe von Python -Bibliotheken wie ElementTree und das Generieren von PDFs unter Verwendung der ReportLab -Bibliothek. Für komplexe XML kann es erforderlich sein, XSLT -Transformationsstrukturen zu verwenden. Wenn Sie die Leistung optimieren, sollten Sie Multithread- oder Multiprozesse verwenden und die entsprechende Bibliothek auswählen.
Empfohlenes XML -Formatierungswerkzeug
Apr 02, 2025 pm 09:03 PM
XML -Formatierungs -Tools können Code nach Regeln eingeben, um die Lesbarkeit und das Verständnis zu verbessern. Achten Sie bei der Auswahl eines Tools auf die Anpassungsfunktionen, den Umgang mit besonderen Umständen, die Leistung und die Benutzerfreundlichkeit. Zu den häufig verwendeten Werkzeugtypen gehören Online-Tools, IDE-Plug-Ins und Befehlszeilen-Tools.
Wie konvertieren Sie XML in Ihr Telefon in PDF?
Apr 02, 2025 pm 10:18 PM
Es ist nicht einfach, XML direkt auf Ihr Telefon in PDF umzuwandeln, kann jedoch mit Hilfe von Cloud -Diensten erreicht werden. Es wird empfohlen, eine leichte mobile App zu verwenden, um XML -Dateien hochzuladen und generierte PDFs zu empfangen und sie mit Cloud -APIs zu konvertieren. Cloud -APIs verwenden serverlose Computerdienste, und die Auswahl der richtigen Plattform ist entscheidend. Bei der Behandlung von XML -Parsen und PDF -Generation müssen Komplexität, Fehlerbehebung, Sicherheit und Optimierungsstrategien berücksichtigt werden. Der gesamte Prozess erfordert, dass die Front-End-App und die Back-End-API zusammenarbeiten, und es erfordert ein gewisses Verständnis einer Vielzahl von Technologien.
So konvertieren Sie XML in Bilder
Apr 03, 2025 am 07:39 AM
XML kann mithilfe eines XSLT -Konverters oder einer Bildbibliothek in Bilder konvertiert werden. XSLT -Konverter: Verwenden Sie einen XSLT -Prozessor und Stylesheet, um XML in Bilder zu konvertieren. Bildbibliothek: Verwenden Sie Bibliotheken wie Pil oder Imagemagick, um Bilder aus XML -Daten zu erstellen, z. B. Zeichnen von Formen und Text.
Wie konvertieren Sie XML mit hoher Qualität auf Ihr Telefon in PDF?
Apr 02, 2025 pm 09:48 PM
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