极客笔记Numpy中使用’np.save()’和’allow_pickle=False’的后果
在本文中，我们将介绍Numpy中使用’np.save()’和’allow_pickle=False’的后果。具体来说，我们将探讨以下话题：
- ‘np.save()’是什么？
- ‘allow_pickle=False’是什么？
- 什么是pickle？
- 使用’allow_pickle=False’的后果是什么？
- 怎样安全地使用’np.save()’？
阅读更多：Numpy 教程
‘np.save()’是什么？
‘np.save()’是Numpy中的一个函数，用于保存Numpy数组到磁盘上的二进制文件中，以便在以后的程序运行中加载它们。具体来说，’np.save()’的语法如下：
np.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True)
其中，’file’参数是要保存的文件名或类文件对象，’arr’是要保存的Numpy数组，’allow_pickle’和’fix_imports’是可选参数，分别用于控制是否允许保存Python对象和是否在Numpy未安装时将数据导出为Python对象。默认情况下，’allow_pickle’和’fix_imports’均为True。
‘allow_pickle=False’是什么？
‘allow_pickle=False’是’np.save()’函数中的一个可选参数，它用于控制是否允许保存Python对象。如果未设置’allow_pickle=False’，则’np.save()’函数将允许保存任何Python对象，包括Python内置类型、自定义Python类和函数等。但是，如果设置了’allow_pickle=False’，则’np.save()’函数将只允许保存Numpy数组，而不允许保存Python对象。
什么是pickle？
在理解’allow_pickle=False’参数的含义之前，我们需要先了解pickle是什么。pickle是Python中的一个模块，用于将Python对象序列化为二进制格式，以便将它们保存到磁盘或在网络上传输。对于非二进制的对象，比如Python内置类型和自定义Python类，pickle会将它们转换成二进制格式，并将它们保存到文件或网络中。但是，对于一些复杂的对象，如函数、实例方法等，则不能正常的工作。
使用’allow_pickle=False’的后果是什么？
现在，我们回到’allow_pickle=False’参数上来。由于Numpy数组通常是二进制格式的，它们天生就是可以被保存的。因此，默认情况下，’np.save()’函数允许保存Python对象。但是，如果Numpy数组中包含Python对象，例如Python内置类型或自定义Python类的实例，则将’allow_pickle=False’设置为True可能会导致错误，甚至破坏计算机的系统安全。
例如，假设我们有一个包含Python内置类型的Numpy数组，例如：
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 'John'])
np.save('a.npy', a, allow_pickle=False)
如果我们将’allow_pickle’设置为False，则无法存储该数组，并将出现以下错误：
ValueError: Could not pickle object as excessively deep recursion required.
这是因为Numpy数组中的Python内置类型无法被正确地序列化。
怎样安全地使用’np.save()’？
为了保障计算机的安全，建议在使用’np.save()’函数时将’allow_pickle’参数设置为False。此外，还有一些方法可以安全地使用’np.save()’函数，如下所示：
- 只存储Numpy数组而不是Python对象；
- 将Python对象与Numpy数组分开保存，通常使用不同的文件格式；
- 对于包含Python对象的Numpy数组，请使用更安全的方法转换成其他数据类型。
总的来说，’np.save()’函数是Numpy中一个非常有用的函数，可以用来保存Numpy数组。但是，为了保障计算机的安全，需要谨慎使用’allow_pickle’参数。尽可能存储Numpy数组，将Python对象与Numpy数组分开保存，或使用更安全的方式将Python对象转换为其他数据类型，这些都是安全地使用’np.save()’函数的方法。
总结
本文介绍了Numpy中使用’np.save()’和’allow_pickle=False’的后果。我们从’np.save()’函数的基本语法、’allow_pickle=False’参数的含义和pickle的概述入手，详细讲解了在使用’np.save()’函数时可能面临的风险和如何安全地使用’np.save()’函数。通过本文，我们可以更好地了解Numpy库中的文件存储功能，并更好地使用它们以提高我们的程序效率。