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pickle模块详解
该pickle模块实现了用于序列化和反序列化Python对象结构的二进制协议。 “Pickling”是将Python对象层次结构转换为字节流的过程， “unpickling”是反向操作，从而将字节流（来自二进制文件或类似字节的对象）转换回对象层次结构。pickle模块对于错误或恶意构造的数据是不安全的。
pickle协议和JSON（JavaScript Object Notation）的区别 ：
1. JSON是一种文本序列化格式（它输出unicode文本，虽然大部分时间它被编码utf-8），而pickle是二进制序列化格式;
2. JSON是人类可读的，而pickle则不是;
3. JSON是可互操作的，并且在Python生态系统之外广泛使用，而pickle是特定于Python的;
默认情况下，JSON只能表示Python内置类型的子集，而不能表示自定义类; pickle可以表示极其庞大的Python类型（其中许多是自动的，通过巧妙地使用Python的内省工具;复杂的案例可以通过实现特定的对象API来解决）。
pickle 数据格式是特定于Python的。它的优点是没有外部标准强加的限制，例如JSON或XDR（不能代表指针共享）; 但是这意味着非Python程序可能无法重建pickled Python对象。
默认情况下，pickle数据格式使用相对紧凑的二进制表示。如果您需要最佳尺寸特征，则可以有效地压缩数据。
模块接口
要序列化对象层次结构，只需调用该dumps()函数即可。同样，要对数据流进行反序列化，请调用该loads()函数。但是，如果您想要更多地控制序列化和反序列化，则可以分别创建一个Pickler或一个Unpickler对象。
pickle模块提供以下常量：
pickle.HIGHEST_PROTOCOL整数， 可用的最高协议版本。这个值可以作为一个被传递协议的价值函数 dump()和dumps()以及该Pickler 构造函数。
pickle.DEFAULT_PROTOCOL整数，用于编码的默认协议版本。可能不到HIGHEST_PROTOCOL。目前，默认协议是3，这是为Python 3设计的新协议。
pickle模块提供以下功能，使酸洗过程更加方便：
pickle.dump（obj，file，protocol = None，*，fix_imports = True ）将obj对象的编码pickle编码表示写入到文件对象中，相当于Pickler(file,protocol).dump(obj)
可供选择的协议参数是一个整数，指定pickler使用的协议版本，支持的协议是0到HIGHEST_PROTOCOL。如果未指定，则默认为DEFAULT_PROTOCOL。如果指定为负数，则选择HIGHEST_PROTOCOL。
文件参数必须具有接受单个字节的参数写方法。因此，它可以是为二进制写入打开的磁盘文件， io.BytesIO实例或满足此接口的任何其他自定义对象。
如果fix_imports为true且protocol小于3，则pickle将尝试将新的Python 3名称映射到Python 2中使用的旧模块名称，以便使用Python 2可读取pickle数据流。
pickle.dumps（obj，protocol = None，*，fix_imports = True ）将对象的pickled表示作为bytes对象返回，而不是将其写入文件。
参数protocol和fix_imports具有与in中相同的含义 dump()。
pickle.load（file，*，fix_imports = True，encoding =“ASCII”，errors =“strict” ）从打开的文件对象 文件中读取pickle对象表示，并返回其中指定的重构对象层次结构。这相当于Unpickler(file).load()。
pickle的协议版本是自动检测的，因此不需要协议参数。超过pickle对象的表示的字节将被忽略。
参数文件必须有两个方法，一个采用整数参数的read()方法和一个不需要参数的readline()方法。两种方法都应返回字节。因此，文件可以是为二进制读取而打开的磁盘文件，io.BytesIO对象或满足此接口的任何其他自定义对象。
可选的关键字参数是fix_imports，encoding和errors，用于控制Python 2生成的pickle流的兼容性支持。如果fix_imports为true，则pickle将尝试将旧的Python 2名称映射到Python 3中使用的新名称。编码和 错误告诉pickle如何解码Python 2编码的8位字符串实例; 这些默认分别为‘ASCII‘和‘strict‘。该编码可以是“字节”作为字节对象读取这些8位串的实例。使用encoding=‘latin1‘所需的取储存NumPy的阵列和实例datetime，date并且time被Python 2解码。
pickle.loads（bytes_object，*，fix_imports = True，encoding =“ASCII”，errors =“strict” ）从bytes对象读取pickle对象层次结构并返回其中指定的重构对象层次结构。
pickle的协议版本是自动检测的，因此不需要协议参数。超过pickle对象的表示的字节将被忽略。
import numpy as np import pickle import io if __name__ == ‘__main__‘: path = ‘test‘ f = open(path, ‘wb‘) data = {‘a‘:123, ‘b‘:‘ads‘, ‘c‘:[[1,2],[3,4]]} pickle.dump(data, f) f.close() f1 = open(path, ‘rb‘) data1 = pickle.load(f1) print(data1)
对于python格式的数据集，我们就可以使用pickle进行加载了，下面与cifar10数据集为例，进行读取和加载：
import numpy as np import pickle import random import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image path1 = ‘D:\\tmp\cifar10_data\cifar-10-batches-py\data_batch_1‘ path2 = ‘D:\\tmp\cifar10_data\cifar-10-batches-py\data_batch_2‘ path3 = ‘D:\\tmp\cifar10_data\cifar-10-batches-py\data_batch_3‘ path4 = ‘D:\\tmp\cifar10_data\cifar-10-batches-py\data_batch_4‘ path5 = ‘D:\\tmp\cifar10_data\cifar-10-batches-py\data_batch_5‘ path6 = ‘D:\\tmp\cifar10_data\cifar-10-batches-py\\test_batch‘ if __name__ == ‘__main__‘: with open(path1, ‘rb‘) as fo: data = pickle.load(fo, encoding=‘bytes‘) # print(data[b‘batch_label‘]) # print(data[b‘labels‘]) # print(data[b‘data‘]) # print(data[b‘filenames‘]) print(data[b‘data‘].shape) images_batch = np.array(data[b‘data‘]) images = images_batch.reshape([-1, 3, 32, 32]) print(images.shape) imgs = images[5, :, :, :].reshape([3, 32, 32]) img = np.stack((imgs[0, :, :], imgs[1, :, :], imgs[2, :, :]), 2) print(img.shape) plt.imshow(img) plt.axis(‘off‘) plt.show()
运行结果：
接下来就可以读取数据进行训练了。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/baby-lily/p/10990026.html
