py3修改dat文件

Python3没有提供直接修改.dat文件的方法，但可以使用Python3的第三方库来解析.dat文件，然后修改其中的内容，最后再将修改后的内容保存到.dat文件中。

例如，可以使用Python3的pickle库来解析.dat文件，然后修改其中的内容，最后再将修改后的内容保存到.dat文件中。

以下是一个示例代码：

# 导入pickle库

import pickle

# 读取.dat文件

with open('data.dat', 'rb') as f:

data = pickle.load(f)

# 修改.dat文件中的内容

data['name'] = 'John'

# 将修改后的内容保存到.dat文件中

with open('data.dat', 'wb') as f:

pickle.dump(data, f)

请注意cPickle是python2的库，到python3，改名为 pickle 了。所以，你得修改一下：import pickle。

ython的pickle模块实现了基本的数据序列和反序列化。通过pickle模块的序列化 *** 作我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去，永久存储；通过pickle模块的反序列化 *** 作，我们能够从文件中创建上一次程序保存的对象。

基本接口：pickle.dump(obj, file, [,protocol])。注解：将对象obj保存到文件file中去。

protocol为序列化使用的协议版本，0：ASCII协议，所序列化的对象使用可打印的ASCII码表示；1：老式的二进制协议；2：2.3版本引入的新二进制协议，较以前的更高效。其中协议0和1兼容老版本的python。protocol默认值为0。

如果你想将一个已经训练好的Keras模型保存到内存中，可以使用`pickle`库。`pickle`库可以将Python对象序列化为字符串，并将它们存储在内存中。

以下是一个示例代码，假设你的Keras模型为`model`：

```

import pickle

# 将模型序列化为字符串

model_string = pickle.dumps(model)

# 将字符串反序列化为模型对象

loaded_model = pickle.loads(model_string)

```

现在，`loaded_model`就是你之前训练好的那个Keras模型，你可以像平常一样使用它进行预测。注意，这种方法只适用于较小的模型，因为大型模型可能会导致内存不足错误。

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