Python保存為二進位文件

二進位文件是通過將整個文件內容轉化為二進位數據而生成的文件。Python具有將數據結構和對象存儲在二進位文件中的功能，提供了多種方法來實現這個目標，本文將從多個方面詳細闡述Python保存為二進位文件。

一、pickle

Python提供了pickle模塊，該模塊可以將數據轉化為序列化的對象，可以寫入文件，並在必要時重新載入它們。pickle允許以python對象形式保存和載入任何數據。它將python對象轉換為二進位流並返回。它在圖形文字、純文本、小型數據集或其他不需要保留數據類型的場景中非常實用。

import pickle

# 將數據保存為二進位文件
data = {'name': 'Alice', 'age': 20}
with open('data.bin', 'wb') as f:
    pickle.dump(data, f)

# 從二進位文件中載入數據
with open('data.bin', 'rb') as f:
    loaded_data = pickle.load(f)

print(loaded_data)  # {'name': 'Alice', 'age': 20}

二、struct

另一種將數據保存為二進位文件的方法是使用struct模塊。struct模塊允許將字元串打包到二進位格式中，同時還提供了一種打包和解包任意結構的二進位數據的方法。

import struct

# 將數據打包為二進位字元串
packed_data = struct.pack('ihb', 100, 200, 1)

# 將二進位數據保存到文件中
with open('data.bin', 'wb') as f:
    f.write(packed_data)

# 從二進位文件中載入數據
with open('data.bin', 'rb') as f:
    loaded_data = f.read()
    unpacked_data = struct.unpack('ihb', loaded_data)

print(unpacked_data)  # (100, 200, 1)

三、numpy

Numpy是Python中一個重要的科學計算庫，它提供了一個快速，高效的多維數組對象。Numpy中有一些方法可以將一個數組保存到二進位文件中。

import numpy as np

# 定義數組
data = np.arange(10)

# 將數組保存到二進位文件
np.save('data.npy', data)

# 從二進位文件中載入數組
loaded_data = np.load('data.npy')

print(loaded_data)  # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

四、h5py

h5py是Python中一個用於處理HDF5文件的庫。HDF5指層次數據格式第5版，是一種用於存儲大型科學數據集的文件格式和庫。h5py庫可以在Python中讀取和寫入這種格式的文件，它提供了一種保存為HDF5文件的方法。

import h5py

# 定義數據集
data = [11, 22, 33, 44, 55]

# 保存數據集到HDF5文件
with h5py.File('data.hdf5', 'w') as f:
    dset = f.create_dataset('dataset', data=data)

# 從HDF5文件中讀取數據集
with h5py.File('data.hdf5', 'r') as f:
    loaded_data = f['dataset'][:]

print(loaded_data)  # [11 22 33 44 55]

五、總結

通過pickle、struct、numpy、h5py等方法，我們可以在Python中將任何數據結構和對象保存為二進位文件。這些方法在不同場景下具有廣泛的適用性，便於數據的存儲和傳輸。