Python对象序列化

在python中，一般可以使用pickle类来进行python对象的序列化，而cPickle提供了一个更快速简单的接口，如python文档所说的：“cPickle -- A faster pickle”。

cPickle可以对任意一种类型的python对象进行序列化操作，比如list，dict，甚至是一个类的对象等。而所谓的序列化，我的粗浅的理解就是为了能够完整的保存并能够完全可逆的恢复。

制作一个类似于Cifar10的数据格式：

X_train = np.asarray(X_train) dict = {"data":X_train,"labels":y_train} #protocol =1 高压缩的二进制格式 默认=0 使用ASCII压缩 cPickle.dump(dict,open("data","wb"),protocol=1) fo = open("data","rb") data = cPickle.load(fo) print type(data["data"]) print data["data"] 实测中，protocol改为1后从60M到20M。