pickleモジュールはpickling時に文字列エスケープ文字を使用するようです。これは非効率的になる。 numpy配列で。次を考慮してくださいより効率的な方法で文字列を拾う
長さはそれぞれ1133文字と4249文字です。
z.dumps（）は "\ x00 \ x00"（文字列の実際のゼロ）を示しますが、pickleは文字列のrepr（）関数を使っているようです。 "\ x00 \ x00"アスキーゼロ）。
すなわち（z.dumpsで "0"（）==偽）と（cPickle.dumpsで "0"（z.dumps（））== TRUE）
の以降のバージョンを使用してみてくださいプロトコルパラメーターをpickle.dumps()に設定してください。デフォルトは0で、ASCIIテキスト形式です。 1より大きい（pickle.HIGHEST_PROTOCOLを使用することをお勧めします）。プロトコルフォーマット1と2（そして3つはpy3kのものです）はバイナリであり、より控えめな空間でなければなりません。
[Python 3はデフォルトでプロトコル3を使用します。]（https://docs.python.org/3/library/pickle.html#data-stream-format） –
ソリューション：
import zlib, cPickle
def zdumps(obj):
return zlib.compress(cPickle.dumps(obj,cPickle.HIGHEST_PROTOCOL),9)
def zloads(zstr):
return cPickle.loads(zlib.decompress(zstr))
>>> len(zdumps(z))
128
ここにあります件名：http://tinyurl.com/3ymhaj5。基本的に、ディスクにシリアライズしている場合は、openではなくgzip.open（）を実行するだけです。 –
@ slack3rそのリンクは死んでいます。 – kynan
'ascii'コーデックは文字 'u' \ xda 'を位置1にエンコードできません：序数は範囲外です（128） –
（それは文字列にすべてを強制するものではありませんので）少しより多くのメモリ効率的なようだvartecの答えへの改善：
def pickle(fname, obj):
import cPickle, gzip
cPickle.dump(obj=obj, file=gzip.open(fname, "wb", compresslevel=3), protocol=2)
def unpickle(fname):
import cPickle, gzip
return cPickle.load(gzip.open(fname, "rb"))
-1（1）プロトコル番号をハードコードしないで、 '-1'または' HIGHEST_PROTOCOL' 。 （2）その後の圧縮はADD-ONであり、彼の質問とは無関係である。 （3）解凍時に 'compresslevel'を指定するのは無意味です。ファイルを圧縮解除するのに必要な情報は、圧縮ファイルのヘッダーに格納されます。そうでなければ、どの圧縮レベルが使用されていたかわからない場合、どのようにファイルを解凍できますか？ –
（1）その後、py2コードはpy3オブジェクトを読み込みません。 （2）ヘッダーに「圧縮を使っていたvartecの答えが改善されました」と書かれている - memの使用量は少ないと思うけど、誤った印象かもしれない...（3）fixed – gatoatigrado
z.dumps()がすでに漬けされつまり、pickle.loads（）を使用してアンピケッとすることができます。
>>> z = numpy.zeros(1000, numpy.uint8)
>>> s = z.dumps()
>>> a = pickle.loads(s)
>>> all(a == z)
True
投稿に特定の質問を追加する必要があります再。 –
Python文字列またはnumpyのバイト配列をシリアル化するにはどうしますか？ – jfs
はlen（cPickle.dumps（z）） – vartec