python中cPickle类使⽤⽅法详解
在python中，⼀般可以使⽤pickle类来进⾏python对象的序列化，⽽cPickle提供了⼀个更快速简单的接⼝，如python⽂档所说的：“cPickle – A faster pickle”。
cPickle可以对任意⼀种类型的python对象进⾏序列化操作，⽐如list，dict，甚⾄是⼀个类的对象等。⽽所谓的序列化，我的粗浅的理解就是为了能够完整的保存并能够完全可逆的恢复。在cPickle中，主要有四个函数可以做这⼀⼯作，下⾯使⽤例⼦来介绍。
1. dump：将python对象序列化保存到本地的⽂件
import cPickle
data = range(1000)
cPickle.dump(data,open("test\\data.pkl","wb"))
dump函数需要指定两个参数，第⼀个是需要序列化的python对象名称，第⼆个是本地的⽂件，需要注意的是，在这⾥需要使⽤open函数打开⼀个⽂件，并指定“写”操作
2. load：载⼊本地⽂件，恢复python对象
data = cPickle.load(open("test\\data.pkl","rb"))
同dump⼀样，这⾥需要使⽤open函数打开本地的⼀个⽂件，并指定“读”操作
3. dumps：将python对象序列化保存到⼀个字符串变量中
data_string = cPickle.dumps(data)
4. loads：从字符串变量中载⼊python对象
data = cPickle.loads(data_string)
5. pickle模块使⽤的数据格式是python专⽤的，并且不同版本不向后兼容，同时也不能被其他语⾔说识别。要和其他语⾔交互，可以使⽤内置的json包
使⽤pickle模块你可以把Python对象直接保存到⽂件，⽽不需要把他们转化为字符串，也不⽤底层的⽂件访问操作把它们写⼊到⼀个⼆进制⽂件⾥。 pickle模块会创建⼀个python语⾔专⽤的⼆进制格式，你基本上不⽤考虑任何⽂件细节，它会帮你⼲净利落地完成读写独享操作，唯⼀需要的只是⼀个合法的⽂件句柄。
import pickle
pickle模块中的两个主要函数是dump()和load()。dump()函数接受⼀个⽂件句柄和⼀个数据对象作为参数，把数据对象以特定的格式保存到给定的⽂件中。当我们使⽤load()函数从⽂件中取出已保存的对象时，pickle知道如何恢复这些对象到它们本来的格式。
dumps()函数执⾏和dump() 函数相同的序列化。取代接受流对象并将序列化后的数据保存到磁盘⽂件，这个函数简单的返回序列化的数据。
loads()函数执⾏和load() 函数⼀样的反序列化。取代接受⼀个流对象并去⽂件读取序列化后的数据，它接受包含序列化后的数据的str对象, 直接返回的对象。
cPickle是pickle得⼀个更快得C语⾔编译版本。
pickle和cPickle相当于java的序列化和反序列化操作
#! /usr/local/env python
# -*- coding=utf-8 -*-
if __name__ == "__main__":
import cPickle
#序列化到⽂件
obj = 123,"abcdedf",["ac",123],{"key":"value","key1":"value1"}
print obj
#输出：(123, 'abcdedf', ['ac', 123], {'key1': 'value1', 'key': 'value'})
#r+ 读写权限 r+b 读写到⼆进制⽂件
f = open(r"d:\a.txt","r+")
cPickle.dump(obj,f)
f.close()
f = open(r"d:\a.txt")
print cPickle.load(f)
#输出：(123, 'abcdedf', ['ac', 123], {'key1': 'value1', 'key': 'value'})
#序列化到内存（字符串格式保存），然后对象可以以任何⽅式处理如通过⽹络传输
obj1 = cPickle.dumps(obj)
print type(obj1)
#输出：<type 'str'>
print obj1
#输出：python专⽤的存储格式
obj2 = cPickle.loads(obj1)
print type(obj2)
#输出：<type 'tuple'>
print obj2
#输出：(123, 'abcdedf', ['ac', 123], {'key1': 'value1', 'key': 'value'})
以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。

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