读写pickle文件

梁小亦 2023-01-13 11:54:31

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学生信息写入和查询（文件读写）.

本压缩包包含二进制文件读写、文件读写、文件序列化以及用二进制复制任何文件的核心技术代码。文档内所有内容均测试成功；可直接用

过时的Cucumber 该程序包读取和写入腌制的数据。格式与Python“ pickle”模块相同。协议0,1,2已实现。这些是Python 2.x系列编写的版本。 Python 3定义了较新的协议版本，但可以编写较旧的协议版本，因此此包可读取它们。 TLDR 读取腌制的字符串或unicode对象 pickle.dumps("foobar") --- var somePickledData io.Reader mystring, err := stalecucumber.String(stalecucumber.Unpickle(somePickledData)) 读取一个腌制的整数 pickle.dumps(42) --- var somePickledData io.Reader myint64, err := stalecucumber.Int(stalecucumber.

内容概要：本文介绍了关于文件读写及管理的教学实验项目，主要包括以下几个方面的内容：首先是通过Python编写程序实现对字符串（文本数据）和字节串（二进制数据）的读写操作，其次是对pickle模块的应用进行演示，通过其对复杂Python对象的序列化与反序列化来完成特定任务，最后实现了基于os模块的基本文件和文件夹的操作，比如创建目录、读取文件详情、最终再将其删除的一系列过程。适用人群：本文适合初学者尤其是正在参加类似实验项目的计算机科学专业在校大学生学习。使用场景及目标：通过实际编写相关代码使学生能够掌握Python中基本的文件处理技巧，理解并学会运用open()函数及相关I/O流控制语句来进行不同类型数据的正确操作，同时熟悉使用第三方模块pickle进行数据的高效存储及提取，提高编程效率；进一步地了解os模块的功能特性，在此基础上构建自己的文件管理系统。其他说明：本实验报告针对初学者详细地解析了一些常见的错误点如文本编码解码错误等问题解决方案，帮助更好地理解知识点应用实践中的细节注意事项。

pandas的I/O相对各类包一直偏慢且存在易用性问题，特别是对于大文件的读写，瓶颈非常明显。pandasrw 库通过将各类库进一步封装，提高了pandas 读写excel、csv等文件的性能和易用性。这个库是本人发布在github的一个项目，欢迎大家交流，方便的时候的给个star。pandasrw的名称是pandas read和write的缩写，目前支持excel、csv和pickle文件的读写。 https://github.com/stormtozero/pandasrw 从性能提升、易用性提升和流式加载方面对pandas的表格数据读写进行了增强。其中在性能提升方面可以提升2-3倍的性能，在易用性方面封装了编码转换和文件类型自动识别。此外还实现了三个小功能，一个简单的流式加载和计算的功能、csv的编码转换功能和xlsx转换为csv的功能。

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