Numpy文件读写：save与load数据持久化实战
本文介绍Numpy数据持久化方法，用于存储/读取数组数据。单个数组用`np.save()`保存为`.npy`二进制文件，`np.load()`加载，文件自动加扩展名，需保证路径正确。多个数组用`np.savez()`保存为`.npz`压缩文件，加载后返回字典对象，通过键名访问。文本格式用`np.savetxt()`/`loadtxt()`保存为CSV等文本文件，适合人类可读，但二进制格式（`.npy`/`.npz`）更高效且保留数据类型。总结：单数组用save/load，多数组用savez，文本格式用savetxt/loadtxt，按需选择即可。
阅读全文数据存储基础：Python Web如何用SQLite保存用户信息
本文介绍用SQLite和Flask实现Web数据存储的基础方法。SQLite轻量易用，Python内置且无需额外服务器，适合初学者。环境需先安装Flask。核心步骤是创建用户表（含id自增、用户名唯一、密码、邮箱字段），通过Python操作实现注册（参数化插入数据）和用户列表展示（查询并返回字典结果）。操作中需注意密码加密（防明文）、SQL注入防护及连接关闭。文章以示例代码演示数据持久化流程，强调SQLite适合小型项目，是学习数据存储的入门工具，后续可扩展登录验证、ORM等功能。
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