在之前的学习中,我们在需要对于程序中的数据进行存储时,一般使用列表、元组等序列,或者使用上一篇博客中提到的文件,这篇博客在为大家介绍一种数据永久存储的方法——pickle模块
由于比较简单,所以直接上代码
主要是使用pickle中的dump和load函数。
import pickle my_list=[123,456,"小甲鱼",['another list']] #以二进制的方式写入pickle_file=open('E:\\my_list.pkl','wb') #向文件里写入数据用dump#第一个参数是要写入的数据,第二个是要写入的文件pickle.dump(my_list,pickle_file) #写完以后别忘记将文件关闭,否则还会存储在#缓冲里面,断电之后还会消失pickle_file.close() #到这里就将序列的数据存储到了文件里面#读取文件中的内容 #对文件进行操作首先得获得文件的对象pickle_file=open("E://my_list.pkl","rb") #将pickle_file中的数据加载到列表中去my_list2=pickle.load(pickle_file) print(my_list2)
以上就是Python零基础入门之十一数据永久存储的内容,更多相关内容请关注PHP中文网(www.php.cn)!

Python列表切片的基本語法是list[start:stop:step]。 1.start是包含的第一個元素索引,2.stop是排除的第一個元素索引,3.step決定元素之間的步長。切片不僅用於提取數據,還可以修改和反轉列表。

ListSoutPerformarRaysin:1)DynamicsizicsizingandFrequentInsertions/刪除,2)儲存的二聚體和3)MemoryFeliceFiceForceforseforsparsedata,butmayhaveslightperformancecostsinclentoperations。

toConvertapythonarraytoalist,usEthelist()constructororageneratorexpression.1)intimpthearraymoduleandcreateanArray.2)USELIST(ARR)或[XFORXINARR] to ConconverTittoalist,請考慮performorefformanceandmemoryfformanceandmemoryfformienceforlargedAtasetset。

choosearraysoverlistsinpythonforbetterperformanceandmemoryfliceSpecificScenarios.1)largenumericaldatasets:arraysreducememoryusage.2)績效 - 臨界雜貨:arraysoffersoffersOffersOffersOffersPoostSfoostSforsssfortasssfortaskslikeappensearch orearch.3)testessenforcety:arraysenforce:arraysenforc

在Python中,可以使用for循環、enumerate和列表推導式遍歷列表;在Java中,可以使用傳統for循環和增強for循環遍歷數組。 1.Python列表遍歷方法包括:for循環、enumerate和列表推導式。 2.Java數組遍歷方法包括:傳統for循環和增強for循環。

本文討論了版本3.10中介紹的Python的新“匹配”語句,該語句與其他語言相同。它增強了代碼的可讀性,並為傳統的if-elif-el提供了性能優勢

Python中的功能註釋將元數據添加到函數中,以進行類型檢查,文檔和IDE支持。它們增強了代碼的可讀性,維護,並且在API開發,數據科學和圖書館創建中至關重要。


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