imageio简介及其常见使用方法

      IMAIO是一个Python库，它提供了一个简单的接口来读取和写入大量的图像数据，包括动画图像、体积数据和科学格式。它是跨平台的，运行在Python 2 .x和3。x上，并且易于安装。

imageio.imread()    #从指定的文件读取图像。返回一个NUMPY数组，该数组带有元数据的元属性。注意，图像数据按原样返回，并且可能不总是具有uTI8的dType（因此可能不同于例如PIL返回）。

pickle简介及其常见使用方法

pickle — Python object serialization

简介

     pickle库，用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换。pickle提供了一个简单的持久化功能。可以将对象以文件的形式存放在磁盘上。  pickle模块只能在Python中使用，python中几乎所有的数据类型（列表，字典，集合，类等）都可以用pickle来序列化，  pickle序列化后的数据，可读性差，人一般无法识别。

     在最近的Python版本中，pickler推出了协议的概念：pickle数据的保存格式。通过pickle调用时传入一个额外的参数，可指定所需的协议（但unpickle调用不需要：协议是自动从已pickle的数据确定的）。

1、pickle可以存储什么类型的数据呢？

所有python支持的原生类型：布尔值，整数，浮点数，复数，字符串，字节，None。

由任何原生类型组成的列表，元组，字典和集合。

函数，类，类的实例。

使用方法

pickle.dump(obj, file[, protocol])       #序列化对象，并将结果数据流写入到文件对象中。参数protocol是序列化模式，默认值为0，表示以文本的形式序列化。protocol的值还可以是1或2，表示以二进制的形式序列化。

    pickle.dump(obj, file, protocol=None,)   #必填参数obj表示将要封装的对象；必填参数file表示obj要写入的文件对象，file必须以二进制可写模式打开，即“wb”；可选参数protocol表示告知pickler使用的协议，支持的协议有0,1,2,3，默认的协议是添加在Python 3中的协议3。

   pickle.dumps(obj)：以字节对象形式返回封装的对象，不需要写入文件中

pickle.load(file)         #反序列化对象。将文件中的数据解析为一个Python对象。

     pickle.load(file,*,fix_imports=True, encoding="ASCII", errors="strict")    # 必填参数file必须以二进制可读模式打开，即“rb”，其他都为可选参数。

     pickle.loads(bytes_object): 从字节对象中读取被封装的对象，并返回。

clear_memo()           #清空pickler的“备忘”。使用Pickler实例在序列化对象的时候，它会“记住”已经被序列化的对象引用，所以对同一对象多次调用dump(obj)，pickler不会“傻傻”的去多次序列化。

# dump功能

# dump 将数据通过特殊的形式转换为只有python语言认识的字符串，并写入文件

with open('D:/tmp.pk', 'w') as f:

   pickle.dump(data, f)

# dumps功能

import pickle

data = ['aa', 'bb', 'cc']  

# dumps 将数据通过特殊的形式转换为只有python语言认识的字符串

p_str = pickle.dumps(data)

print(p_str)            

b'\x80\x03]q\x00(X\x02\x00\x00\x00aaq\x01X\x02\x00\x00\x00bbq\x02X\x02\x00\x00\x00ccq\x03e.

# load功能

# load 从数据文件中读取数据，并转换为python的数据结构

with open('D:/tmp.pk', 'r') as f:

   data = pickle.load(f)

# loads功能

# loads  将pickle数据转换为python的数据结构

mes = pickle.loads(p_str)

print(mes)   #['aa', 'bb', 'cc']

简介及其常见使用方法

简介

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使用方法

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