


Objek bersiri dan deserializing menggunakan modul Python's Pickle
Jul 12, 2025 am 02:04 AMPickle adalah modul dalam Perpustakaan Standard Python untuk bersiri dan deserializing objek. Ia boleh menukar hampir mana -mana objek Python ke dalam aliran byte untuk penyimpanan atau penghantaran, dan sesuai untuk senario seperti menyelamatkan hasil latihan model, hasil pengiraan cache, dan lulus data kompleks. Apabila menggunakannya, anda perlu bersiri objek ke fail (tulis dalam mod binari) melalui pickle.dump () dan pulihkan objek dari fail (juga dibaca dalam mod binari) melalui pickle.load (). Nota termasuk: Pastikan fail dibuka dalam mod binari, kandungan pemuatan hendaklah datang dari sumber yang dipercayai, dan contoh kelas adat perlu diimport ke dalam definisi terlebih dahulu. Sesetengah objek seperti pemegang fail atau beberapa objek sambungan C tidak boleh bersiri secara langsung. Anda boleh membersihkan bahagian yang tidak bersiri, melaksanakan kaedah getstate dan setstate, atau menggunakan alternatif seperti JSON dan Dill sebaliknya. Anda juga boleh memanggil dump () dan memuatkan () beberapa kali untuk mengendalikan pelbagai objek.
Tajuk Jawapan Langsung:
Modul Python's pickle
menyediakan cara mudah untuk bersiri dan deserialize objek, sesuai untuk menyimpan dan memulihkan data antara program berjalan.

Apa itu acar?
Pickle adalah modul dalam perpustakaan standard Python yang menukarkan hampir mana -mana objek Python ke dalam aliran byte yang boleh disimpan dalam fail atau dipindahkan melalui rangkaian. Proses ini dipanggil "bersiri". Sebaliknya, proses memulihkan objek asal dari aliran byte dipanggil "deserializing".

Gunakan senario termasuk:
- Simpan hasil latihan model (seperti model pembelajaran mesin)
- Hasil pengiraan cache untuk mempercepat pelaksanaan berikutnya
- Melewati data struktur kompleks antara proses atau mesin yang berbeza
Harus diingat bahawa Pickle bukanlah serasi bahasa silang dan hanya boleh digunakan secara dalaman di Python.

Bagaimana cara menggunakan jeruk untuk bersiri?
Untuk menyimpan objek ke fail, anda boleh menggunakan kaedah pickle.dump()
:
Import Pickle data = { 'Nama': 'Alice', 'Umur': 30, 'Kemahiran': ['Python', 'Analisis Data'] } dengan terbuka ('data.pkl', 'wb') sebagai f: pickle.dump (data, f)
Beberapa cadangan:
- Fail mesti dibuka dalam mod binari (
'wb'
), jika tidak, ralat akan dilaporkan - Jenis data tidak terhad kepada kamus, senarai, contoh kelas, dan lain -lain boleh dijemput.
- Jika objek mengandungi fungsi atau ungkapan lambda, pastikan mereka tidak bergantung pada keadaan luaran, jika tidak, ia mungkin gagal apabila memuatkan
Bagaimana cara deserialize data acar?
Ia juga sangat mudah untuk membaca objek yang disimpan, gunakan pickle.load()
:
dengan terbuka ('data.pkl', 'rb') sebagai f: Loaded_data = pickle.load (f) Cetak (LOADED_DATA) # Output: {'name': 'Alice', 'usia': 30, 'kemahiran': ['python', 'analisis data']}
Nota:
- Gunakan juga mod binari (
'rb'
) untuk membuka fail - Kandungan yang dimuatkan harus datang dari sumber yang dipercayai, kerana data jeruk yang dibina secara berniat jahat boleh menyebabkan pelaksanaan kod sewenang -wenangnya
- Sekiranya anda menjana contoh kelas tersuai, ingatlah untuk mengimport definisi kelas sebelum memuatkan, jika tidak, ralat akan dilaporkan
Beberapa petua dan perincian mengenai Pickle
Kadang -kadang anda akan menghadapi beberapa situasi di mana objek tidak dapat dipilih, seperti:
- Objek yang mengandungi sambungan fail terbuka atau sambungan pangkalan data
- Sesetengah objek perpustakaan yang menggunakan sambungan C dan tidak melaksanakan protokol acar (seperti beberapa kes khas numpy arrays)
Pada masa ini anda boleh mempertimbangkan:
- Bersihkan bahagian objek yang tidak berseri dan simpannya
- Melaksanakan kaedah
__getstate__
dan__setstate__
untuk menyesuaikan tingkah laku siri - Atau menggunakan format lain, seperti JSON (sesuai untuk jenis asas) dan dill (menyokong lebih banyak jenis)
Di samping itu, jika anda perlu membuang pelbagai objek ke fail yang sama sekaligus, anda boleh menghubungi dump()
beberapa kali, dan load()
beberapa kali apabila membaca.
Pada dasarnya itu sahaja.
Atas ialah kandungan terperinci Objek bersiri dan deserializing menggunakan modul Python's Pickle. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

Menegaskan adalah alat pernyataan yang digunakan dalam Python untuk menyahpepijat, dan melemparkan pernyataan apabila keadaan tidak dipenuhi. Sintaksnya adalah menegaskan keadaan ditambah maklumat ralat pilihan, yang sesuai untuk pengesahan logik dalaman seperti pemeriksaan parameter, pengesahan status, dan lain -lain, tetapi tidak boleh digunakan untuk pemeriksaan input keselamatan atau pengguna, dan harus digunakan bersamaan dengan maklumat yang jelas. Ia hanya tersedia untuk debugging tambahan dalam peringkat pembangunan dan bukannya menggantikan pengendalian pengecualian.

Kaedah yang sama untuk melintasi dua senarai secara serentak dalam Python adalah menggunakan fungsi zip (), yang akan memasangkan beberapa senarai dalam rangka dan menjadi yang paling singkat; Jika panjang senarai tidak konsisten, anda boleh menggunakan itertools.zip_longest () untuk menjadi yang paling lama dan mengisi nilai yang hilang; Digabungkan dengan penghitungan (), anda boleh mendapatkan indeks pada masa yang sama. 1.Zip () adalah ringkas dan praktikal, sesuai untuk lelaran data berpasangan; 2.zip_longest () boleh mengisi nilai lalai apabila berurusan dengan panjang yang tidak konsisten; 3.enumerate (zip ()) boleh mendapatkan indeks semasa traversal, memenuhi keperluan pelbagai senario kompleks.

TypehintsinpythonsolvetheproblemofambiguityandpotentialbugsindynamiciallytypodeByallowingDeveloperStospecifyExpectedTypes.theyenhancereadability, enablearlybugdetection, andimprovetoLiaSareAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeSareadDeSareadDeSareadDeSareadDeSaread

Inpython, iteratorsareObjectsThatallowLoopingthroughCollectionsByImplementing__iter __ () dan__Next __ ()

Untuk mewujudkan API moden dan cekap menggunakan Python, FastAPI disyorkan; Ia berdasarkan kepada jenis python standard yang diminta dan secara automatik dapat menghasilkan dokumen, dengan prestasi yang sangat baik. Selepas memasang FastAPI dan Asgi Server UVicorn, anda boleh menulis kod antara muka. Dengan menentukan laluan, menulis fungsi pemprosesan, dan data yang kembali, API boleh dibina dengan cepat. FastAPI menyokong pelbagai kaedah HTTP dan menyediakan sistem dokumentasi Swaggersui dan Redoc yang dihasilkan secara automatik. Parameter URL boleh ditangkap melalui definisi laluan, manakala parameter pertanyaan boleh dilaksanakan dengan menetapkan nilai lalai untuk parameter fungsi. Penggunaan rasional model Pydantic dapat membantu meningkatkan kecekapan dan ketepatan pembangunan.

Untuk menguji API, anda perlu menggunakan Perpustakaan Permintaan Python. Langkah -langkahnya adalah untuk memasang perpustakaan, menghantar permintaan, mengesahkan respons, menetapkan masa dan cuba semula. Pertama, pasang perpustakaan melalui PipinstallRequests; kemudian gunakan permintaan.get () atau requests.post () dan kaedah lain untuk menghantar permintaan GET atau pos; Kemudian semak respons.status_code dan response.json () untuk memastikan hasil pulangan mematuhi jangkaan; Akhirnya, tambah parameter tamat masa untuk menetapkan masa tamat, dan menggabungkan perpustakaan semula untuk mencapai percubaan automatik untuk meningkatkan kestabilan.

Dalam Python, pembolehubah yang ditakrifkan di dalam fungsi adalah pembolehubah tempatan dan hanya sah dalam fungsi; Ditakrifkan secara luaran adalah pembolehubah global yang boleh dibaca di mana sahaja. 1. Pembolehubah tempatan dimusnahkan kerana fungsi dilaksanakan; 2. Fungsi ini boleh mengakses pembolehubah global tetapi tidak dapat diubahsuai secara langsung, jadi kata kunci global diperlukan; 3. Jika anda ingin mengubah suai pembolehubah fungsi luar dalam fungsi bersarang, anda perlu menggunakan kata kunci nonlocal; 4. Pembolehubah dengan nama yang sama tidak mempengaruhi satu sama lain dalam skop yang berbeza; 5. Global mesti diisytiharkan apabila mengubah suai pembolehubah global, jika tidak, kesilapan unboundlocalerror akan dibangkitkan. Memahami peraturan ini membantu mengelakkan pepijat dan menulis lebih banyak fungsi yang boleh dipercayai.
