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python持久化函数 pyspark 持久化

IT技术持久化

python哪些标准库标准库比较多 功能也不同：
标准库
sys
系统相关的参数和函数 。sys 库一般用来访问和修改系统相关信息，比如查看 python 版本、系统环境变量、模块信息和 python 解释器相关信息等等 。
os
操作系统接口模块 。这个库提供了访问操作系统相关依赖的方式 ， 比如输入输出操作、读写操作、操作系统异常错误信息、进程线程管理、文件管理、调度程序等等 。
re
正则表达式操作 。这个库是我喜欢并且经常会用到的库，在对大量字符串进行处理的时候用正则表达式是最快速有效的方式，但是正则表达式的学习曲线较高 ， 有兴趣的朋友可以访问这个网站学习 。
math
数学函数库 。math 库提供了对 C 语言标准定义的数学函数访问，比如数论（Number-theoretic）的各种表示方法、幂和对数函数（Power and logarithmic functions）、三角函数（Trigonometric functions）、常量圆周率（π）和自然常数（e）等等 。
random
生成伪随机数 。
伪随机数与随机数（真随机数）不同的是执行环境，随机数是真实世界中通过物理过程实践得出结论，而伪随机数是通过计算机的特定算法生成的数，所以这个过程是可预测的、有规律的 ， 只是循环周期较长 ， 并不能与现实场景相切合 。
random库提供生成随机数，可以模拟现实世界中随机取数、随机抽奖等等 。
logging
日志记录工具 。这个库提供了对应用程序和库函数的日志记录，日常开发中我们经常需要通过日志打印出当前程序的运行状态，实时查看可能出现的堆栈异常和错误信息 。
json
Json 编码和解码器 。json 库提供了对 json 数据的支持，日常开发中我们做前后端分离需要对传输数据 json 进行序列化和反序列化操作，以保证对数据的完整性和有效性，而序列化和反序列化其实就是编码和解码的过程 。
pickle
Python 对象序列化库 。pickle 库支持对 python 对象进行序列化和反序列化操作，当我们需要将处理好的对象保存到文件或数据库中时 ， 就可以将其序列化成二进制数据 ， 从而更好的保存起来 。
shelve
Python 对象持久化 。简单的数据存储方案 。
socket
底层网络接口 。socket（套接字） 库提供了标准的BSD（伯克利套接字） Socket API，可以通过访问底层操作系统 Socket 的相关接口进行网络通讯 。
datetime
基本日期和时间类型库 。该库提供了各种简单和复杂的方式处理日期和时间，日常我们会用时间测算时间消耗、复杂度 ， 对存储的创建时间和修改时间也需要进一步说明，对计时器的描述和控制也需要用到该库 。
hashlib
安全哈希和消息摘要 。摘要算法 其实就是对某些数据进行加密（不可逆的加密算法），因为被加密的数据无法破解，所以就能防止被篡改 。常见的摘要算法有 MD5、SHA1，一般我们会用 MD5 对用户口令进行加密 ， 防止盗用后被轻易破解；而 SHA1 与 MD5 类似，但是 SHA1 会产生更长的长度，也更安全 ， 但是算法的复杂性通常伴随着存储空间和时间的消耗 。要说比SHA1更长的字符长度，还有 SHA224、SHA256、SHA384 和 SHA512，看名字就能知道 。
大家都知道无论算法生成的字符长度如何都有可能发生碰撞（被破解），这是不可避免的，所以具体场景具体情况而定 。
configparser
配置文件解析器 。configparser 库可以轻松定制配置文件，通过解析配置文件的信息我们就可以全局访问相关配置 。
urllib
URL 处理模块 。urllib 库集成了处理 URLs（统一资源定位符）的各种模块：
URL urllib.request URL robots.txt urllib 库对访问网络有很好的支持 ， 提供了对数据的访问和处理、文件的上传和下载、记录 cookie 和 session 等等 。
itertools
为高效循环而创建迭代器的函数 。itertools 库也是经常需要用到，当我们要对某些数进行 for-in 时就需要先将其处理成一个可迭代对象，之后我们才能进行遍历操作 。
collections
容器数据类型库 。collections 库提供了对所有容器数据类型的支持，包括 dict, list, set 和 tuple 。我们可以用此库对不同数据类型进行操作，常有的函数方法有这些：
namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数 deque 类似列表(list)的容器 ， 实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop) ChainMap 类似字典(dict)的容器类，将多个映射集合到一个视图里面 Counter 字典的子类 ， 提供了可哈希对象的计数功能 OrderedDict 字典的子类，保存了他们被添加的顺序 defaultdict 字典的子类，提供了一个工厂函数，为字典查询提供一个默认值 UserDict 封装了字典对象，简化了字典子类化 UserList 封装了列表对象，简化了列表子类化 UserString 封装了列表对象，简化了字符串子类化 functools
高阶函数和可调用对象上的操作 。该库主要调用高阶函数，是常规函数的一种补充 。目前库中包含以下几种函数：
cmp_to_key lru_cache total_ordering partial partialmethod reduce singledispatch update_wrapper wraps threading
线程并行库 。threading 库支持线程和多线程的操作，针对多线程并发的问题可以给数据加同步锁 ， 一次只能让一个线程处理数据，从而避免出现数据读写混乱 。
在 CPython 解释器上，因为GIL（全局解释器锁）锁机制的存在的，被设计成线程安全，所以同一时间只能执行一个线程，这就导致了多线程不能发挥出计算机的多核特性 。
multiprocessing
进程并行库 。multiprocessing 库与 threading 库很类似，不同的是进程库可以创建子进程避开 GIL，从而弥补线程库存在的劣势和发挥计算机的多核特性 。
timeit
测量小代码片段的执行时间 。此库主要用来计算运行代码的时间消耗 ， 支持多种方式传入参数 。
atexit
退出处理器 。当处理一个函数需要立马退出时可以使用该库 。
abc
抽象基类 。abc 库定义抽象基类 ， 以便其他类派生出新类 。比如 collections 容器库中就有此派生出的 collections.abc 类 ， 派生出来的类可以进一步实现 。
asyncio
异步IO库 。asyncio 库是一个用 async/await 关键字编写并发的库，为多个异步框架提供基础功能，能够实现高性能的网络、Web服务器、数据库连接和分布式任务队列等 。
copy
浅层和深层复制操作 。copy 库提供对对象的拷贝 ， 我们都知道要制作对象副本，是无法通过简单值传递创建新变量的方式做到，因为新变量所指向的内存空间依旧是原对象本身，所以对新变量进行任何操作都会改变原对象 。那么，copy 库就提供了制作对象副本的各种方法，会开辟一个新的内存空间存放副本对象，修改操作不会对原对象有任何干预 。
csv
csv（Comma Separated Values）文件读写库 。此库支持以纯文本的形式存储表格数据（数字和文本） 。
operator
标准运算符替代函数库 。此库是将 python 自有的运算符作为有效函数，比如表达式 x y 可以用函数 operator.add(x, y) 表示；比如表达式 a*b 可以用函数 operator.mul(a, b) 表示，等等 。
enum
枚举库 。enum 库支持创建枚举类来存储大量同类型的不可变常量，以便其他函数调用 。创建出来的枚举类是可迭代对象 ， 所以可以用 for-in 枚举出所有常量 。
heapq
堆队列算法 。这个模块提供了堆队列算法的实现 ， 也称为优先队列算法 。优先队列中的每个元素都有各自的优先级，优先级最高的元素最先得到服务 。所以当我们要求前n最大/最小值的时候就可以用此算法来实现，heapq 库中也提供了相应函数实现 。
http
HTTP 模块 。http 模块是一个包，收集了多个处理超文本传输协议的模块：
urllib.request http 模块通过 http.HTTPStatus 枚举定义了HTTP状态码 以及相关联消息 。
profile、pstats
性能分析工具 。profile 模块提供了 profile 和 cProfile 两种不同实现的性能分析工具，可用来描述程序各个部分的执行时间和频率 ， 统计后的信息可以通过 pstats 模块保存并使用 。
ssl
TLS/SSL（传输安全协议） 。此模块提供对安全协议的支持，通过应用上下文，可将 TLS（传输层安全性协议）或其前身 SSL（安全套接层）支持安全协议 ， 能为互联网通信提供安全和数据完整性保障 。一般 HTTPS 协议都支持 TLS/SSL 加密 。
unitest
单元测试框架 。unitest 库常用于单元测试，受到 JUnit 和其他主流测试库的启发，unitest 库的功能和函数与它们有着相似的风格 。
uuid
UUID库 。uuid 库主要用途是生成随机字符串 ， 库中有多个版本的 UUID 对象方法，比如版本 1、3、4 和 5 的 uuid1() 、 uuid3() 、 uuid4() 和 uuid5()。需要注意的是，如果要生成随机字符串，可以使用 uuid1() 和 uuid4()，但是 uuid1() 会存在隐私风险，因为生成的原理里边包含用户访问计算机的网络地址，而 uuid4() 是通过随机字符生成 。
希望可以帮助到你 。
如何持久化python对象1. 使用(dbhash/bsddb, dbm, gdbm, dumbdbm 等）以及它们的"管理器"( anydbm ) 。只提供了 Python 字符串的永久性储存. 提供一个类似字典和文件的对象 ， 可以完成字符串的永久性存储 。
2. 使用marshal和pickle来序列化python对象，并具备存储到介质上的功能 。两者的区别在于：marshal只能处理简单的Python对象，包括数字、序列、映射、以及代码对象；而pickle还可以处理递归对象，被不同地方多次引用的对象，以及用户定义的类和实例 。其中，pickle有一个C语言实现的版本——cPickle ， 具有更高的效率，建议使用cPickle 。
3. 虽然pickle提供非常强大的功能了，已经可以满足我们大部分的需求了，但是，人类的需求是无止境的，光序列化不行啊，只用 pickle 不能解决命名和查找 pickle 文件这样的问题，要是可以对序列化的对象提供管理功能，支持并发访问就好了 。因此，人们发明了shelve模块，它是前两者的综合 。shelve模块使用anydbm模块寻找合适的DBM模块，然后使用cPickle来完成对象存储转换过程 。shelve模块允许对数据库文件进行并发的读访问，但不允许共享读/写访问 。
4. 还有一种方案，是在IBM的网站上看到的 。那就是ZODB了 。ZODB比简单的 pickle 文件更健壮以及更具有可伸缩性 。ZODB是一个针对Python的Z对象数据库，是一个健壮的、多用户的和面向对象的数据库系统，它能够存储和管理任意复杂的 Python 对象，并支持事务操作和并发控制 。其实，ZODB也依靠Python 的本机序列化能力 ， 而且要有效地使用 ZODB，必须充分了解 pickle 。
5. 最后一只知道的解决持久性问题的方法是 Prevayler，PyPerSyst 将整个对象系统保存在内存中，并通过不时地将系统快照 pickle 到磁盘以及维护一个命令日志（通过此日志可以重新应用最新的快照）来提供灾难恢复 。所以，尽管使用 PyPerSyst 的应用程序受到可用内存的限制，但好处是本机对象系统可以完全装入到内存中，因而速度极快，而且实现起来要比如 ZODB 这样的数据库简单，ZODB 允许对象的数目比同时在能内存中所保持的对象要多 。
python 机器学习随机森林怎么存起来用你说的问题叫模型持久化，就是把学习好的模型保存起来，以后只要调用这个文件就可以了 。
每个框架都应该有模型持久化函数 ， 以sklearn为例：
from sklearn.externals import joblib
joblib.dump(clf, "train_model.m") ＃存储
clf = joblib.load("train_model.m") ＃调用
一套完整的python学习体系是什么，如何进行学习【python持久化函数 pyspark 持久化】以下是python全栈开发课程学习路线，可以按照这个课程大纲有规划的进行学习：
阶段一：Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等 。
阶段二：Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等 。
阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquerybootstrap开发、前端框架VUE开发等 。
阶段四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等 。
阶段五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战 。
阶段六：全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等 。
阶段七：数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析 。
阶段八：人工智能
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等 。
阶段九：自动化运维开发
Python全栈开发与人工智能之自动化运维开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计 主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等 。
阶段十：高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等 。
python pickle——万能持久化工具 今天的故事从持久化开始，最早知道持久化这个是上历史课上，太祖论断的xxx持久化，从此持久化就是一个高端、大气、上档次的词语 。后来转行当程序员，老是听小伙伴说数据持久化，不明觉厉，不过因为懒，也没去搞明白是啥意思！今天刚好想学习pickle的知识 ， 看到了持久化一词，去查了一下，哦，原来如此，妙不可言——果然是假大空！我已经浅薄地理解为把数据存储起来！
之前在 python基础 里面我们有谈到过python文件读写，其实就是一种字符串的持久化方式 。那么我们可以把数据想办法装换为字符串，就可以实现数据的持久化 。那么有没有更好的方式呢？当然有啦，今天一起学习python特有的数据持久化模块 pickle。
pickle的口号是 ， 一切都对象皆可持久化，简单方便直接暴力美?。?大家有什么想存储的对象，赶紧用pickle吧！pickle还有一个小兄弟json，它能对json格式对象进行持久化或者加载 ， json格式文件在很多语言都是通用的，所以处理json文件时候建议使用json模块 。类似numpy里面也定义了save持久化的函数，但是底层其实是使用的pickle方法...
python字典持久化值有单引号#有单双引号也应该没有问题?。聪吕齭p'am na"me
#如果要持久化大量数据的话，推荐使用gdbm，有lock功能 ， 动态增删纪录，
#更主要的是属于kvs，内存方面完胜，速度快，但是第一次创建时慢 。
import pickle
table = {'a': [1, 2, 3],'b': ["sp'am", 'eggs'],'c': {'na"me':'bob'}}
f = open('f:\dic.txt', 'w')
pickle.dump(table, f)
f.close()
#读取字典
f=open('f:\dic.txt', 'r')
table=pickle.load(f)
print table#输出{'a': [1, 2, 3], 'c': {'na"me': 'bob'}, 'b': ["sp'am", 'eggs']}
关于python持久化函数和pyspark 持久化的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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