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本文实例讲述了Python使用pickle模块储存对象操作。分享给大家供大家参考,具体如下:
众所周知,当我们需要储存数据的时候,就需要用到重定向。但是,这些都是储存简单的数据类型,那么当我们需要存储一个类的实例的时候该怎么存储呢?
实际上,我们需要用到一个模块———pickle,翻译为泡菜坛子
首先贴上一篇:pickle的使用方法
然后贴上一份代码:
# -*- coding:utf-8 -*- import pickle class Person(): def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def show(self): print(self.name + '_' + str(self.age)) if __name__ == "__main__": a = Person('tian', 20) a.show() c = Person('babydragon' ,5) f = open('test.txt', 'wb')#这里一定要加上b,因为文件默认的write不能是bytes类型的,可以自己尝试着删去看报错 pickle.dump(a, f, 0) pickle.dump(c, f, 0) f.close() f = open('test.txt', 'rb') b = pickle.load(f) mm = pickle.load(f) cc = pickle.load(f)#有点类似于迭代器的感觉,这个就很强了,因为可以储存具体的实例666 f.close() b.show() mm.show() print(b.name)
更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python文件与目录操作技巧汇总》、《Python文本文件操作技巧汇总》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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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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