这是用于序列化的两个模块:
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将数据转换成只有Python认识的字符串,并写入文件: json的用法和pickle是一样的 看起来好像是个字典,但要注意了,实际上这是个字符串,因为json只能是字符串格式,只是看起来像字典而已。 能够读取出来,而且类型也是正确的。 那pickle和json有什么区别呢? 在上面两段代码中,pickle写入和读取文件时,用的是 ‘b'模式,而json没有。 json是可以在不同语言之间交换数据的,而pickle只在python之间使用。 json只能序列化最基本的数据类型,而pickle可以序列化所有的数据类型,包括类,函数都可以序列化。 以上这篇简单谈谈Python中的json与pickle就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
import pickle
data = {'k1':123, 'k2':888}
#dumps可以将数据类型转换成只有python才认识的字符串
p_str = pickle.dumps(data)
print p_str
输出结果:
(dp0
S'k2'
p1
I888
sS'k1'
p2
I123
s.
import pickle
data = {'k1':123, 'k2':888}
#打开文件,然后将data写入
with open('data.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(data, f)
#同样读取的时候也需要打开文件
with open('data.pkl', 'rb') as f:
data_1 = pickle.load(f)
print data_1
结果:
{'k2': 888, 'k1': 123}
文件中显示的内容与上面一致
import json
data = {'k1':123, 'k2':888}
p_str = json.dumps(data)
print p_str, type(p_str)
结果:
{"k2": 123, "k1": 888} <type 'str'>
import json
data = {'k1':123, 'k2':123}
#打开文件,然后将data写入
with open('data.pkl', 'w') as f:
json.dump(data, f)
#同样读取的时候也需要打开文件
with open('data.pkl', 'r') as f:
data_1 = json.load(f)
print(data_1, type(data_1))
结果:
({u'k2': 123, u'k1': 123}, <type 'dict'>)
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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