这篇文章主要介绍了Python实现序列化及csv文件读取,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
一、python 序列化：
序列化指的是将对象转化为”串行化”数据形式，存储到硬盘或通过网路传输到其他地方，反序列化是指相反的过程，将读取到串行化数据转化成对象。使用pickle模块中的函数，实现序列化和反序列化操作。
序列化使用：
pickle.dump(obj,file) obj是被序列化的对象，file指的是存储的文件。
pickle.load(file) 从file读取数据，反序列化成对象。
二、与execl 文件不同，csv文件中
2024-02-15 11:50:22
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csv文件读取并进行数据处理再转化为csv、txt等其他格式。
主要通过Vector的功能进行实现，而后将提取到的数据进行运算和分类获取所需数据，再转换成所需的格式，格式可以根据自己需求来设定。我一般用于PCL点云库的处理，将点云数据处理完导出形成新的三维模型。
2021-11-02 18:36:35
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深度学习框架(TensorFlow)基础教程（全套PPT，代码以及素材）
2021-10-11 21:07:12
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Numpy 对战 Pandas 之CSV文件读取效率1. Numpy.loadtxt()2. Pandas.read_csv()3. 总结4. 意外发现
本文旨在分析Numpy读取CSV文件和Pandas读取CSV文件的对比。
1. Numpy.loadtxt()
官网教程-Numpy.loadtxt()
使用numpy中的loadtxt()方法可以很方便的读取文件，代码如下：
import time
import numpy as np
path = r"C:\Users\hewenyong\Desktop\csv\csv_folder\2.csv"
start = time.clock(
2021-09-26 14:26:24
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