特殊的对象想要存储时，就需要使用序列 1 import pickle 2 3 info = { 4 '':'', 5 'age':32, 6 'func':'xxx' 7 } 8 9 m=100 10 11 print(pickle.dumps(info)) 12 print(pickle.dumps(m)) 13 14 pickle.dump([info
考点：JWT身份伪造、python pickle反序列化、逻辑漏洞 1、打开之后首页界面直接看到了提示信息，信息如下： 2、那就随便注册一个账号进行登录，然后购买lv6，但是未发现lv6，那就查看下一页，此时观察下访问的url地址：http://xxxxxxx.node4.buuoj.cn:81/shop?page=2，很明显这里是要我们修改page
问题现象 在启动训练时候报错了 1 Model Summary: 415 layers, 37201950 parameters, 37201950 gradients, 105.1 GFLOPS 2 3 Scaled weight_decay = 0.0005 4 Optimizer groups: 95 .bias, 95 conv.weight, 98 other 5 Traceback (most recent call last): 6 File "
目录 设计模式 pickle内置模块 选课系统 设计模式 1.种类：23种 2.分类 2.1 创建型 2.2 结构型 2.3 行为型 3.设计模式之例模式（对此产生对象 产生的对象只有一个） 3.1 通过元类的方式使每次产生的对象都是同一个（产生第一个对
Day 35 今日内容概要 设计模式 pickle模块 选课系统项目分析 选课系统架构设计 今日内容详细 1.设计模式 1.什么是设计模式？ 在IT行业有很多前辈针对固定的问题设计出固定的解决套路 2.设计模式共有23种 3.设计模式分三大类：创建型、结构型、行为型 4.设计模式——单例模式 类加
SSM项目整合 由于SpringMVC是Spring框架中的一个模块，所以SSM框架整合只需要进行Spring与Mybatis和SpringMVC和Mybatis之间的整合 1、导入依赖 <dependencies> <!-- 单元测试整合--> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId&g
我们今天学习下序列化,什么是序列化呢? 序列化的本质就是将一种数据结构（如字典、列表)等转换成一个特殊的序列（字符串或者bytes）的过程就叫做序列化。那么有同学就会问了，为什么要转化成这个序列，我们不是学过么？ dic = {'name': '郭宝元'} ret = str(dic) print(ret,type(ret)) 首先你
关于序列化，我们只需要掌握两个模块，四种方法。 两个模块： json – 重点，只能实现字典和列表的序列化 pickle – Python 独有,并可以序列化python绝大多数的类型。如函数，对象。 四种方法： dump 和 load – 用于文件写入存储 dumps 和 loads – 用于网络传输（网络编程）
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import requests bot = requests.session() bot.get('http://google.com') 保持 import requests, pickle session = requests.session() # Make some calls with open('somefile', 'wb') a
常用的标准库 序列化模块 import pickle 序列化和反序列化 把不能直接存储的数据变得可存储，这个过程叫做序列化。把文件中的数据拿出来，回复称原来的数据类型，这个过程叫做反序列化。 在文件中存储的数据只能是字符串，或者是字节流，不能是其它的数据类型，但是如果想要将其存储就需要序
pyspark读取hdfs 二进制文件 pickle 模型文件 model 我们在python环境训练的机器学习、深度学习模型二进制文件，比如pickle 如果需要提交到spark-submit上，需要先把文件上传到hdfs目录下，然后读取 hadoop fs -put 模型文件 hdfs目录 如 hadoop fs -put /opt/tmp/model_phone.
一、设计模块之单例模块 二、pickle模块 三、选课系统项目分析 一、设计模块 在IT行业中一共有23种设计模块，主要分为三大类型 1、创建类型 2、结构类型 3、行为类型 """设计模块是前辈们发明的经过反复的验证用来解决固定问题的固定套路""" 单例模式 单例模式就是一个类只能产
设计模式 在IT行业中设计模式总共有23种，可以分为三大类，创建型，结构型，行为型。 设计模式之单例模式。 单例模式的意思是一个类只能产生一个对象，用于节省资源。 第一种(基于classmethod) class Mysql(object): _instance = None def __init__(self, ip, port): self
今日学习内容 昨日作业讲解 设计模式之单例模式 pickle模块 作业讲解 # 题目 编写元类规定对象的所有数据值转大写 eg: obj.name = 'jason' print(obj.name) # JASON class MytypeClass(type): def __call__(self, *args, **kwargs): args = [i.upper()
今日内容概要 # 如果想要修改一个类的元类 需要通过关键字参数指定 class MyClass(metaclass=类名): pass # 如何去干涉类和对象的创建过程 写类继承元类type class MyTypeClass(type): pass """如果想要干涉类的创建过程 可以在自定义元类中重写__init__""" # 突破口
python设计模式和选课系统 设计模式 # 设计模式的定义： 设计模式是前辈们经过相当长的一段时间的试验和错误总结出来的最佳实践 设计模式是前辈们发明的经过反复验证用于解决固定问题的固定套路 #在IT行业中设计模式总共有23种 可以分为三大类 1.创建型 2.结构型 3.行为型
文件系统 模块 包含所有你定义的函数和变量的文件，后缀名为py,模块可以被别的程序引入，以使用该模块中的函数等功能。 OS模块可以帮助我们跨平台编写程序，我们不需要在意我们所在的是什么操作系统使用什么模块，OS模块会帮助我们选择正确的模块并调用。 OS模块中关于文件/目录
内容来源于网络，本人只是在此稍作整理，如有涉及版权问题，归小甲鱼官方所有。 1.pickle模块的用法：(把列表my_list里面的内容写入到pickle_file.pkl文件中) 导入：import pickle 打开：file = open('pickle_file.pkl','wb') 写入：pickle.dump(my_list,pickle_file) 保存关闭：file.close()
报错原因 因开发机包含python的多个版本,3.7 3.8 3.9,同时使用了django-redis 包, 缓存公用的一个redis中间件,如果3.8或3.9 向redis写入key 3.7读取的时候就会报错 ValueError: unsupported pickle protocol: 5 解决方案 1. 建议通过docker 启动多个redis 作为区
Pickle原理剖析 为什么需要Pickle 如果我们需要存储的东西是一个dict、一个list，甚至一个对象，依然选用存储字符串的方法就很繁琐。所以需要序列化 序列化：对象-->字符串 反序列：字符串-->对象 各大语言都有自己的反序列库，而Python的库就是Pickle 比如下图，显示了对象的两种显示模式。
序列化和反序列化 通过文件操作，我们可以将字符串写入到一个本地文件。但是，如果是一个对象(例如列表、字典、元组等)，就无法直接写入到一个文件里，需要对这个对象进行序列化，然后才能写入到文件里。 设计一套协议，按照某种规则，把内存中的数据转换为字节序列，保存到文件，这就是序列化，反
文件操作 1.文本文件 文本文件存储的是普通“字符”文本，默认为unicode字符集（两个字节表示一个字符，最多可以表示：65536个），可以使用记事本程序打开。但是，像word软件编辑的文档不是文本文件。 2.二进制文件 二进制文件把数据内容用“字节”进行存储，无法用记事本打开。必须使用专用
Python 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言 什么是Python的运行环境 Python需要Python解释器（软件） PHP需要PHP超文本预编译器（软件） Java需要JVM虚拟机 输入&输出 #接收输入信息 username = input("请输入用户名") password = input（“请输入密码”） #打印 print（username） pr
Pandas Series和Dataframe有name属性 通过pickle存储后再取回后，Dataframe的name属性会丢失，Series的name属性不会丢失； 如： import pandas as pd obj=pd.DataFrame({1:[11,22,33],2:[44,55,66]}) obj.name='test1' obj.index.name='test' obj.to_pickle('ls') obj_read_pi
工作中经常需要对一些数据进行传输，在Python中，万物皆对象，也就是说，需要对一些对象在网络中进行传输，必须要转换成为可以传输的字节码。 一般我都喜欢用一个中间缓存来保存一些数据对象，用的最多的是redis。对于常规的Python内置对象，用json数据解码成字节码，很是方便，调试中可以直接从
