在機器學習中，我們常常需要把訓練好的模型存儲起來，這樣在進行決策時直接將模型讀出，而不需要重新訓練模型，這樣就大大節約了時間。Python提供的pickle模塊就很好地解決了這個問題，它可以序列化對象並保存到磁盤中，並在需要的時候讀取出來，任何對象都可以執行序列化操作。 Pickle模塊 ...

Python中的Pickle模塊實現了基本的數據序列與反序列化。 經常遇到在Python程序運行中得到了一些字符串、列表、字典等數據，想要長久的保存下來，方便以后使用，而不是簡單的放入內存中關機斷電就丟失數據。 這個時候Pickle模塊就派上用場了，它可以將對象轉換為一種可以傳輸或存儲 ...

我們把對象(變量)從內存中變成可存儲或傳輸的過程稱之為序列化 json就是一種序列化的傳輸手段（json序列化的是字典類型的數據類型） Python把一個字典序列化到一個文本文件中，使用json.dump或者dumps ...

結果如下 alex [1, 34, 5, 6, 33, 44] {'name': 'alex', 'add': 'sz'} alex ValuesView(<sh ...

json的四個方法總結dumps、dump、loads、load dump介紹 1 json .作用：將python內置類型序列化為json對象后寫入文件.參數：要存儲的數據以及可以用於存儲的文件對象json.dump(number,file_object).樣例：把列表數據number ...

python的pickle模塊實現了基本的數據序列和反序列化。 通過pickle模塊的序列化操作我們能夠將程序中運行的對象信息保存到文件中去，永久存儲； 通過pickle模塊的反序列化操作，我們能夠從文件中創建上一次程序保存的對象。 基本接口： pickle.dump(obj ...

Json模塊dumps、loads、dump、load函數介紹 1、json.dumps()用於將dict類型的數據轉成str2、json.loads()用於將str類型的數據轉成dict3、json.dump()用於將dict類型的數據轉成str，並寫入到json文件中。下面兩種方法 ...

會報錯： 解決辦法是添加encoding參數： 就能解決了 ...