cpickle支持的python版本_Python中cPickle

cPickle模块：

在python中，一般可以使用pickle类来进行python对象序列化，而cPickle提供了一个更快速简单的接口，如python文档所说：“cPickle – A faster pickle”。

cPickle可以对任意一种类型的python对象进行序列化操作，比如：list, dict,甚至是一个类的对象等。而所谓的序列化，是为了能完整地保存并能够完全可逆的恢复。在cPickle中，主要有4个函数：

1. dump：将python对象序列化保存到本地的文件

importcPickle

data= range(1000)

cPickle.dump(data, open(“test\\data.pkl”, “wb”))

dump函数需要指定两个参数，第一个是需要序列化的python对象名称，第二个是本地的文件，需要注意的是，在这里需要使用open函数打开一个文件，并指定“写”操作。

2. load：载入本地文件，恢复python对象

data = cPickle.load(open(“test\\data.pkl”, “rb”))

使用open函数打开本地的一个文件，并指定“读”操作。

3. dumps：将python对象序列化保存到一个字符串变量中

data_string = cPickle.dumps(data)

4. loads：载入字符串，恢复python对象

data = cPickle.loads(data_string)

pickle与cpickle比较：

pickle完全用python来实现的，cpickle用C来实现的，cpickle的速度要比pickle快好多倍。

pickle模块：

1. pickle.dump(obj, file, [,protocol])

含义：pickle.dump(对象，文件，[使用协议])

将要持久化的数据“对象”，保存到“文件”中，使用有3种协议，索引0为ASCII，1为旧式二进制，2为新式二进制协议，不同之处在于2要更高效一些。

默认dump方法使用0做协议

2. pickle.load(file)

含义：pickle.load(文件)，将file中的对象序列化读出。

从“文件”中读取字符串，将他们反序列化转换为python的数据对象，可以像操作数据类型的这些方法来操作它们；

3. pickle.dumps(obj[, protocol])

函数的功能：将obj对象序列化为string形式，而不是存入文件中。

obj：想要序列化的obj对象。

protocal：如果该项省略，则默认为0。如果为负值或HIGHEST_PROTOCOL，则使用最高的协议版本。

4. pickle.loads(string)

函数的功能：从string中读出序列化前的obj对象。

string：文件名称。

dump() 与 load() 相比 dumps() 和 loads() 还有另一种能力：dump()函数能一个接一个地将几个对象序列化存储到同一个文件中，随后调用load()来以同样的顺序反序列化读出这些对象。