常用的标准库序列化模块import pickle序列化和反序列化把不能直接存储的数据变得可存储，这个过程叫做序列化。把文件中的数据拿出来，回复称原来的数据类型，这个过程叫做反序列化。在文件中存储的数据只能是字符串，或者是字节流，不能是其它的数据类型，但是如果想要将其存储就需要序列化。Python中的序列化模块叫做 pickle，PHP等其它的一些语言将其称作serialize 或者unserial
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2023-05-25 09:05:07
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Python中的json模块和pickle都是用于数据的序列化和反序列化，它们提供的方法也是一样的：dumps，dump，loads，loaddumps(obj)：将对象序列化为str。dump(obj, fp)：将对象序列化为str，并存入文件中。loads(s)：将（序列化后的）字符串反序列化为Python对象。load(fp)：将文件中的（序列化后的）字符串反序列化为Python对象。jso
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2023-06-11 20:04:24
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一、网络连接经常用到的函数
sk = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM,0)
参数一：地址簇
socket.AF_INET IPv4（默认）
socket.AF_INET6 IPv6
socket.AF_UNIX 只能够用于单一的Unix系统进程间通信
参数二：类型
socket.SOCK_STREAM 流式s
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2023-08-07 21:39:03
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# 安装Python JSON库的步骤
在开始教你如何安装Python JSON库之前，先来了解一下整个过程的步骤。下面的表格展示了安装Python JSON库的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一：检查Python环境 | 确保你的计算机上已经安装了Python，并且Python的版本符合要求 |
| 步骤二：使用pip工具安装Python JSON库
原创
2023-10-10 07:16:50
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Step1：什么是JSON文件JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象简谱) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于 ECMAScript (欧洲计算机协会制定的js规范)的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。JSON 本质是一个字符串，不同的语言支持的类型可以通过 JSO
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2023-08-30 07:27:37
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1.1 持久化模块pickle模块是Python专用的持久化模块，所谓的持久化就是让数据持久化保存，可以持久化包括自定义类在内的各种数据，比较适合Python本身复杂数据的存储。但是持久化后的字符串是只能用于Python环境，不能用作与其他语言进行数据交换。pickle的本意是腌渍的意思，就是将物品永久地保存成文件，用的时候读出来还能用。1.2 pickle模块的作用pickle模块的作用是把Py
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2023-06-26 15:19:30
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文章目录1.学前一问：为什么需要序列化和反序列化这一操作呢？2.pickle库基本介绍3.序列化操作3.1序列化方法pickle.dump()3.2序列化方法pickle.dumps()3.3序列化方法Pickler(file, protocol).dump(obj)4.反序列化操作4.1反序列化方法pickle.load()4.2 反序列化方法pickle.loads()4.3 反序列化方法U
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2024-08-15 19:09:05
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在“通过简单示例来理解什么是机器学习”这篇文章里提到了pickle库的使用，本文来做进一步的阐述。 那么为什么需要序列化和反序列化这一操作呢？ 1.便于存储。序列化过程将文本信息转变为二进制数据流。这样就信息就容易存储在硬盘之中，当需要读取文件的时候，从硬盘中读取数据，然后再将其反序列化便可以得到原始的数据。在Python程序运行中得到了一些字符串、列表、字典等数据，想要长久的保存下来
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2024-01-11 22:01:07
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一、用到的库：json 二、用到的方法：dumps()：将字典转换为JSON格式的字符串loads()：将JSON格式的字符串转化为字典dump()：将字典转换为JSON格式的字符串，并将转化后的结果写入文件load()：从文件读取JSON格式的字符串，并将其转化为字典 三、实现代码import json
# 原始数据
dict1 = {
'name': '翠花',
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2023-06-10 19:09:07
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## Python Pickle库下载
### 介绍
Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，它提供了许多标准库来帮助开发人员简化编程任务。其中之一就是Pickle库，它提供了一种方便的方式来序列化和反序列化Python对象。
Pickle库可以将Python对象转换为字节流，从而可以将其保存到文件中或通过网络进行传输。反之，Pickle库还可以将字节流转换回Python对象，以便在
原创
2023-10-05 18:00:52
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JSON 相关概念：序列化（Serialization）：将对象的状态信息转换为可以存储或可以通过网络传输的过程，传输的格式可以是JSON，XML等。反序列化就是从存储区域（JSON，XML）读取反序列化对象的状态，重新创建该对象。JSON（Java Script Object Notation）：一种轻量级数据交互格式，相对于XML而言更简单，也易于阅读和编写，机器也方便解析和生成，Json是J
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2023-07-28 11:28:26
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常用操作Excel库一、xlrd二、openpyxl 一、xlrdWorkbook对象wb = xlrd.open_workbook(filename)下面为Workbook对象的常用方法/属性：方法/属性返回值返回类型nsheets表单总数量intsheet_names()所有表单名称list[str]sheet_by_index(idx: int)Sheet对象Sheet对象sheet_by
# Python Pickle库安装指南
欢迎来到Python开发的世界！今天，我们将一起了解如何安装Python的Pickle库。Pickle是在Python中用于序列化和反序列化对象的工具。让我们一步一步地完成这个过程。
## 安装流程概述
下面是安装Pickle库的步骤：
| 步骤 | 说明 |
|-----
原创
2024-09-06 06:29:45
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Python中的复杂类型使用于pickle而跨语言用json模块
原创
2022-08-01 17:41:22
30阅读
目录一、json和pickle模块1.1 序列化1.2 json1.3 pickle一、json和pickle模块1.1 序列化把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening。序列化的优点：持久保存状态：内存是无法永久保存数据的，当程序运行了一段时间，我们断
原创
2021-04-15 18:15:06
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# Python JSON取值
## 引言
在开发过程中，经常需要处理JSON数据。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，它易于阅读和编写，同时也易于解析和生成。在Python中，我们可以使用内置的json模块来处理JSON数据。
本文将教你如何使用Python来解析和获取JSON数据中的特定值。首先，我们将介绍整个过程的流程图，然后逐步
原创
2023-09-27 20:24:01
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# Python JSON包：简化JSON数据处理的利器
在Python中，如果需要对JSON（JavaScript Object Notation）数据进行处理，可以使用Python内置的json包。JSON是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写，也易于在不同编程语言之间进行数据交换。json包提供了简单而强大的工具，可以在Python中轻松地解析和生成JSON数据。
## 什么是JSO
原创
2024-05-24 05:41:36
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# 提取Python中的JSON数据
在Python中，我们经常会遇到需要处理JSON数据的情况，比如从API中获取的数据通常以JSON格式返回。因此，如何提取和处理JSON数据是Python编程中的一个重要技能。本文将介绍如何使用Python的json模块来提取JSON数据，并给出一些示例代码。
## 什么是JSON？
JSON（JavaScript Object Notation）是一种
原创
2024-06-11 05:44:46
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Pike的安装（Ubuntu环境） pike的语法非常像C++，但是它也是脚本语言，所以具有一般脚本语言的特性。一个简单的pike程序，hello world： 1 int main()
2 {
3 write("Hello world!\n");
4 return 0;
5 } string的用法，及命令行参数的例子：
文章目录类实例 #背景 **持久性就是指保持对象，甚至在多次执行同一程序之间也保持对象。**通过本文，您会对 Python对象的各种持久性机制（从关系数据库到 Python 的 pickle以及其它机制）有一个总体认识。另外，还会让您更深一步地了解Python 的对象序列化能力。 什么是持久性？持久性的基本思想很简单。假定有一个 Python 程序，它可能是一个管理日常待办事项的程序，您希望在
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2024-09-27 20:42:20
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