Pythonピクルスモジュールにより、複雑なデータ構(gòu)造のシリアル化と脫滑りが可能になります。 1。Pickle.Dump（）を使用して、辭書のようなオブジェクトをファイルに保存します。 2。Pickle.Load（）を使用して、後でデータを復(fù)元します。 3.ほとんどの組み込みタイプは選択可能ですが、例外にはオープンファイル、スレッド、ラムダ、および他の機(jī)能內(nèi)の関數(shù)が含まれます。 4.カスタムクラスの場合、シリアル化を処理するための__getState__および__setState__メソッドを定義します。 5.セキュリティリスクのために、信頼されていないデータを抑制しないでください。 6.外部データ交換にJSONのような代替案を使用します。 7.抑制できないコンポーネントを分離したり、部分的なオブジェクトをテストしたりすることにより、ピクルスのエラーをデバッグします。
Pythonを使用していて、リスト、辭書、カスタムオブジェクトなどの複雑なデータ構(gòu)造を保存または転送する必要がある場合、 pickleジョブを完了する簡単なツールです。 Pythonオブジェクトをバイトストリームにシリアル化し、後で再構(gòu)築することができます。これは、プログラム狀態(tài)を保存したり、キャッシュしたり、ネットワーク上でデータを送信したりするのに便利です。
基本的なシリアル化にpickleを使用する方法
pickleでオブジェクトをシリアル化するのは非常に簡単です。モジュールをインポートし、書き込みバイナリモードでファイルを開き、 pickle.dump()を呼び出すだけです。
例えば：
ピクルスをインポートします
data = {'name'： 'alice'、 'age'：30、 'City'： 'New York'}
fをopen（ 'data.pkl'、 'wb'）としてf：
pickle.dump（data、f）これは、 data.pklというファイルに辭書を書き込みます。 .pkl拡張機(jī)能は必要ありませんが、どのようなファイルを扱っているかを明確にすることは一般的な慣行です。
ロードしたいとき：
fをopen（ 'data.pkl'、 'rb'）としてf：
loaded_data = pickle.load（f）これでloaded_data 、保存した辭書とまったく同じです。
何が漬けられるか（そしてできない）
整數(shù)、文字列、リスト、DICTなどのほとんどの組み込みタイプは、デフォルトでピックル可能です。 __dict__または__getstate__()メソッドが適切に定義されている限り、多くのユーザー定義のクラスもそうです。
しかし、例外があります：
- ファイルハンドルを開きます
- スレッドまたは実行プロセス
- Lambda機(jī)能（モジュールの一部でない限り）
- 別の関數(shù)內(nèi)で定義されているクラスまたは関數(shù)
オブジェクトにこれらのいずれかが含まれている場合、 pickle.dump()がエラーを上げます。場合によっては、クラスに__getstate__と__setstate__を?qū)g裝して、シリアル化方法を制御することでこれを回避できます。
pickleを使用する場合のセキュリティ上の考慮事項(xiàng)
信頼されていないソースからデータを抑制しないでください。 pickleを使用した任意のデータを偏向化することで、任意のコードを?qū)g行できます。これにより、セキュリティリスクの潛在的なものになります。
たとえば、誰かが悪意のあるピクルスペイロードを作成し、 pickle.load()を?qū)g行すると、システムが危険にさらされる可能性があります。
では、いつpickleを使用する必要がありますか？
- データがシステムを離れない內(nèi)部アプリケーション
- 同じスクリプトの実行間のキャッシュ結(jié)果
- 制御された環(huán)境でプロセス間でデータを渡す
データを外部的pickle交換する必要がある場合、またはシステム全體でデータを持続する必要がある場合は、JSON、YAML、メッセージなどのより安全な代替案を検討してください。
ピクルスエラーをデバッグするためのヒント
TypeError: cannot serialize ... 、ここにチェックするものがあります：
- オブジェクトには、未開の要素（開いたファイルやソケットなど）が含まれていますか？
- どこかでラムダ関數(shù)またはネストされた関數(shù)を使用していますか？
- カスタムオブジェクトの場合、その方法または屬性はシリアル化中に問題を引き起こしますか？
また、オブジェクトの部分を個(gè)別に漬けて、問題を分離することもできます。
別のトリック： pickle.dumps(partial_object)でテストして、小さなバージョンが機(jī)能するかどうかを確認(rèn)します。それは、問題の原因となっているものを絞り込むのに役立ちます。
pickleの使用はほとんどの場合簡単ですが、注意しないとすぐに物事が迅速に進(jìn)むことがあります。既知のデータ型に固執(zhí)し、 pickle外部入力にさらすことを避けてください。そうすれば大丈夫です。
以上がPythonピクルスを使用したオブジェクトのシリアル化と脫派のオブジェクトの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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