有时候,要把内存中的一个对象持久化保存到磁盘上,或者序列化成二进制流通过网络发送到远程主机上。Python中有很多模块提供了序列化与反序列化的功能,如:marshal, pickle, cPickle等等。今天就讲讲marshal模块。
- 注意: marshal并不是一个通用的模块,在某些时候它是一个不被推荐使用的模块,因为使用marshal序列化的二进制数据格式还没有文档化,在不同版本的Python中,marshal的实现可能不一样。也就是说,用python2.5序列为一个对象,用python2.6的程序反序列化所得到的对象,可能与原来的对象是不一样的。但这个模块存在的意义,正如Python手册中所说:The marshal module exists mainly to support reading and writing the “pseudo-compiled” code for Python modules of .pyc files.
下面是marshal模块中定义的一些与序列化/反序列化有关的函数:
marshal.dump(value, file[, version])
将值写入到一个打开的输出流里。参数value表示待序列化的值。file表示打开的输出流。如:以”wb”模式打开的文件,sys.stdout或者os.popen。对于一些不支持序列类的类型,dump方法将抛出ValueError异常。要特别说明一下,并不是所有类型的对象都可以使用marshal模块来序列化/反序列化的。在python2.6中,支持的类型包括:None, integers, long integers, floating point numbers, strings, Unicode objects, tuple, list, set, dict, 和 code objects。对于tuple, list, set, dict等集合对象,其中的元素必须也是上述类型之一。
marshal.load(file)
执行与marshal.dump相反的操作,将二进制数据反序列为Python对象。下面是一个例子,演示这两个方法的使用:
# coding=gbk import marshal , sys , os lst = [ 1 , ( 2 , " string " ) , { " key " : " Value " } ] # 序列化到文件中 fle = open ( os . path . join ( os . getcwd ( ) , ' fle . txt ' ) , ' wb ' ) marshal . dump ( lst , fle ) fle . close ( ) # 反序列化 fle1 = open ( os . path . join ( os . getcwd ( ) , ' fle . txt ' ) , ' rb ' ) lst1 = marshal . load ( fle1 ) fle1 . close ( ) # 打印结果 print lst print lst1 # ---- 结果 ---- # [1, (2, 'string'), {'key': 'Value'}] # [1, (2, 'string'), {'key': 'Value'}] marshal.dumps(value[, version)
该方法与上面讲的marshal.dump()功能类似,只是它返回的是序列化之后的二进制流,而不是将这些数据直接写入到文件中。
marsahl.load(string)
将二进制流反序列化为对象。下面的一段代码,演示这两个方法的使用:
import marshal , sys , os lst = [ 1 , ( 2 , " string " ) , { " key " : " Value " } ] byt1 = marshal . dumps ( lst ) lst1 = marshal . loads ( byt1 ) # 打印结果 print lst print lst1 # —- 结果 —- # [1, (2, 'string'), {'key': 'Value'}] # [1, (2, 'string'), {'key': 'Value'}]
更多关于marshal的内容,请参考Python手册。
Python,序列化
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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