Modul Python Pickle membolehkan siri dan deserialization struktur data kompleks. 1. Gunakan pickle.dump () untuk menyimpan objek seperti kamus ke fail. 2. Gunakan pickle.load () untuk memulihkan data kemudian. 3. Kebanyakan jenis terbina dalam boleh dipilih, tetapi pengecualian termasuk fail terbuka, benang, lambdas, dan fungsi dalam fungsi lain. 4. Untuk kelas tersuai, tentukan __getState__ dan __setState__ kaedah untuk mengendalikan siri. 5. Jangan sekali -kali membongkar data yang tidak dipercayai kerana risiko keselamatan. 6. Gunakan alternatif seperti JSON untuk pertukaran data luaran. 7. Kesilapan debug acar dengan mengasingkan komponen yang tidak dapat ditiru atau menguji objek separa.

Jika anda bekerja dengan Python dan perlu menyimpan atau memindahkan struktur data kompleks seperti senarai, kamus, atau objek tersuai, pickle adalah alat mudah yang mendapat pekerjaan yang dilakukan. Ia membolehkan anda bersiri objek Python ke dalam aliran byte dan kemudian membina semula mereka - yang berguna untuk menyelamatkan program program, caching, atau menghantar data melalui rangkaian.

Cara Menggunakan pickle Untuk Serialization Asas

Serializing Objek dengan pickle cukup mudah. Anda hanya perlu mengimport modul, buka fail dalam mod tulis-binari, dan hubungi pickle.dump() .

Contohnya:

 Import Pickle

data = {'name': 'Alice', 'umur': 30, 'City': 'New York'}

dengan terbuka ('data.pkl', 'wb') sebagai f:
    pickle.dump (data, f)

Ini menulis kamus ke fail yang dipanggil data.pkl . Pelanjutan .pkl tidak diperlukan, tetapi amalan biasa untuk menjelaskan apa jenis fail yang anda hadapi.

Apabila anda mahu memuatkannya kembali:

 dengan terbuka ('data.pkl', 'rb') sebagai f:
    Loaded_data = pickle.load (f)

Sekarang loaded_data akan menjadi kamus yang sama yang anda simpan.

Apa yang boleh (dan tidak boleh) dijudul

Kebanyakan jenis terbina dalam-seperti integer, rentetan, senarai, dicts-boleh dipilih secara lalai. Begitu juga kelas yang ditentukan oleh pengguna, selagi kaedah __dict__ atau __getstate__() mereka ditakrifkan dengan betul.

Tetapi ada pengecualian:

• Buka pemegang fail
• Thread atau proses berjalan
• Fungsi Lambda (kecuali jika mereka adalah sebahagian daripada modul)
• Kelas atau fungsi yang ditakrifkan di dalam fungsi lain

Jika objek anda mengandungi mana -mana, pickle.dump() akan menimbulkan ralat. Dalam sesetengah kes, anda boleh mendapatkan sekitar ini dengan melaksanakan __getstate__ dan __setstate__ di kelas anda untuk mengawal bagaimana ia bersiri.

Pertimbangan Keselamatan Semasa Menggunakan pickle

Jangan sekali -kali membongkar data dari sumber yang tidak dipercayai. Deserializing data sewenang -wenang dengan pickle boleh melaksanakan kod sewenang -wenang - yang menjadikannya risiko keselamatan yang berpotensi.

Sebagai contoh, jika seseorang membuat muatan jeruk yang berniat jahat dan anda menjalankan pickle.load() di atasnya, sistem anda boleh dikompromikan.

Jadi bilakah anda harus menggunakan pickle ?

• Aplikasi dalaman di mana data tidak meninggalkan sistem anda
• Hasil caching antara larian skrip yang sama
• Melewati data antara proses dalam persekitaran terkawal

Sekiranya anda perlu menukar data secara luaran atau meneruskannya di seluruh sistem, pertimbangkan alternatif yang lebih selamat seperti JSON, YAML, atau MessagePack - walaupun mereka tidak akan mengendalikan semua jenis python cara pickle .

Petua untuk debugging ralat acar

Sekiranya anda melihat sesuatu seperti TypeError: cannot serialize ... , inilah yang harus diperiksa:

• Adakah objek mengandungi unsur -unsur yang tidak dapat ditandatangani (seperti fail terbuka atau soket)?
• Adakah anda menggunakan fungsi lambda atau fungsi bersarang di suatu tempat?
• Jika ia adalah objek tersuai, adakah kaedah atau atributnya menyebabkan masalah semasa bersiri?

Anda juga boleh mencuba bahagian acar objek secara individu untuk mengasingkan masalah.

Satu lagi helah: Ujian dengan pickle.dumps(partial_object) untuk melihat sama ada versi yang lebih kecil berfungsi. Itu membantu menyempitkan apa yang menyebabkan masalah ini.

Menggunakan pickle adalah mudah sepanjang masa, tetapi perkara -perkara boleh pergi ke tepi dengan cepat jika anda tidak berhati -hati. Melekat pada jenis data yang diketahui, elakkan mendedahkan pickle kepada input luaran, dan anda akan baik -baik saja.

Atas ialah kandungan terperinci Objek bersiri dan deserializing dengan acar python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!