第1个回答 2024-04-14
pkl是python的一种存储文件，需要安装python打开。
在python3.6里，读取pkl文件需要import pickle包。
如打开位于C盘根目录的blabala.pkl文件。
import pickle
F=open(r'C:\blabala.pkl','rb')
content=pickle.load(F)
然后content就是原数据了。
扩展资料：
优点
简单：Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。
易学：Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档。
速度快：Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，运行速度非常快。
免费、开源：Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。
高层语言：用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。
参考资料来源：百度百科-Python （计算机程序设计语言）
华为Mate50 Pro曲面旗舰手机
¥6799
苹果 AirPods Pro 2代
¥1699
索尼65英寸4K HDR专业游戏电视
¥7499
惠普战66五代15.6英寸轻薄本
¥4399
查
看
更
多
第2个回答 2024-04-16
Python 中的 `.pkl` 文件是“pickle”文件的扩展名，用于序列化和反序列化 Python 对象结构。pickle 模块实现了基本的数据序列化和反序列化，能够在 Python 对象和原始数据之间进行转换。
具体来说，你可以使用 `pickle.dump()` 函数将 Python 对象（例如列表、字典、类等）转换（或“pickle”）成一个 `.pkl` 文件。稍后，你可以使用 `pickle.load()` 函数从该文件中恢复（或“unpickle”）该对象。
下面是一个简单的例子：
```python
import pickle
# 创建一个 Python 对象
data = {
'name': 'Alice',
'age': 30,
'city': 'New York'
}
# 将对象序列化并保存到 .pkl 文件中
with open('data.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(data, f)
# 从 .pkl 文件中反序列化对象
with open('data.pkl', 'rb') as f:
loaded_data = pickle.load(f)
print(loaded_data)
# 输出: {'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'New York'}
```
需要注意的是，pickle 模块虽然方便，但也有其安全风险。由于 pickle 可以加载任何 Python 对象，因此加载来自不受信任来源的 pickle 数据可能会导致代码执行或其他安全问题。因此，在处理来自外部源或不受信任源的 pickle 数据时，应该格外小心。
具体来说，你可以使用 `pickle.dump()` 函数将 Python 对象（例如列表、字典、类等）转换（或“pickle”）成一个 `.pkl` 文件。稍后，你可以使用 `pickle.load()` 函数从该文件中恢复（或“unpickle”）该对象。
下面是一个简单的例子：
```python
import pickle
# 创建一个 Python 对象
data = {
'name': 'Alice',
'age': 30,
'city': 'New York'
}
# 将对象序列化并保存到 .pkl 文件中
with open('data.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(data, f)
# 从 .pkl 文件中反序列化对象
with open('data.pkl', 'rb') as f:
loaded_data = pickle.load(f)
print(loaded_data)
# 输出: {'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'New York'}
```
需要注意的是，pickle 模块虽然方便，但也有其安全风险。由于 pickle 可以加载任何 Python 对象，因此加载来自不受信任来源的 pickle 数据可能会导致代码执行或其他安全问题。因此，在处理来自外部源或不受信任源的 pickle 数据时，应该格外小心。
相似回答