
python使用marshal模块序列化实例
本文实例讲述了python使用marshal模块序列化的方法,分享给大家供大家参考。具体方法如下:
先来看看下面这段代码:
import marshal
data1 = ['abc',12,23,'jb51'] #几个测试数据
data2 = {1:'aaa',"b":'dad'}
data3 = (1,2,4)
output_file = open("a.txt",'wb')#把这些数据序列化到文件中,注:文件必须以二进制模式打开
marshal.dump(data1,output_file)
marshal.dump(data2,output_file)
marshal.dump(data3,output_file)
output_file.close()
input_file = open('a.txt','rb')#从文件中读取序列化的数据
#data1 = []
data1 = marshal.load(input_file)
data2 = marshal.load(input_file)
data3 = marshal.load(input_file)
print data1#给同志们打印出结果看看
print data2
print data3
outstring = marshal.dumps(data1)#marshal.dumps()返回是一个字节串,该字节串用于写入文件
open('out.txt','wb').write(outstring)
file_data = open('out.txt','rb').read()
real_data = marshal.loads(file_data)
print real_data
结果:
['abc', 12, 23, 'jb51']
{1: 'aaa', 'b': 'dad'}
(1, 2, 4)
['abc', 12, 23, 'jb51']
marshel模块的几个函数官方描述如下:
The module defines these functions:
marshal.dump(value, file[, version])
Write the value on the open file. The value must be a supported type. The file must be an open file object such as sys.stdout or returned by open() or os.popen(). It must be opened in binary mode ('wb' or 'w+b').
If the value has (or contains an object that has) an unsupported type, a ValueError exception is raised — but garbage data will also be written to the file. The object will not be properly read back by load().
New in version 2.4: The version argument indicates the data format that dump should use (see below).
marshal.load(file)
Read one value from the open file and return it. If no valid value is read (e.g. because the data has a different Python version's incompatible marshal format), raise EOFError, ValueError or TypeError. The file must be an open file object opened in binary mode ('rb' or 'r+b').
Warning
If an object containing an unsupported type was marshalled with dump(), load() will substitute None for the unmarshallable type.
marshal.dumps(value[, version])
Return the string that would be written to a file by dump(value, file). The value must be a supported type. Raise a ValueError exception if value has (or contains an object that has) an unsupported type.
New in version 2.4: The version argument indicates the data format that dumps should use (see below).
marshal.loads(string)
Convert the string to a value. If no valid value is found, raise EOFError, ValueError or TypeError. Extra characters in the string are ignored.
In addition, the following constants are defined:
marshal.version
Indicates the format that the module uses.
marshal.version的用处:marshal不保证不同的python版本之间的兼容性,所以保留个版本信息的函数.
希望本文所述对大家Python程序设计的学习有所帮助。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29