1. Pickle-Paket
(1) Konvertieren Sie Objekte im Speicher in Textströme:
import pickle # define class class Bird(object): have_feather = True way_of_reproduction = 'egg' summer = Bird() # construct an object picklestring = pickle.dumps(summer) # serialize object
Verwenden Sie die Methode pickle.dumps(), um das Objekt zu konvertieren ein String-Picklestring (also ein Textstream). Dann können wir die normale Textspeichermethode verwenden, um die Zeichenfolge in der Datei zu speichern (Eingabe und Ausgabe der Textdatei).
Natürlich können wir auch die Methode pickle.dump() verwenden, um die beiden oben genannten Teile zu einem zu kombinieren:
import pickle # define class class Bird(object): have_feather = True way_of_reproduction = 'egg' summer = Bird() # construct an object fn = 'a.pkl' with open(fn, 'w') as f: # open file with write-mode picklestring = pickle.dump(summer, f) # serialize and save object
Das Objekt Sommer wird in der Datei a gespeichert .pkl
(2), Rekonstruieren Sie das Objekt
Zuerst müssen wir den Text aus dem Text lesen und ihn in einer Zeichenfolge speichern (Eingabe und Ausgabe der Textdatei). Verwenden Sie dann die Methode pickle.loads(str), um die Zeichenfolge in ein Objekt umzuwandeln. Denken Sie daran, dass unser Programm zu diesem Zeitpunkt bereits über eine Klassendefinition für das Objekt verfügen muss.
Darüber hinaus können wir auch die Methode pickle.load() verwenden, um die oben genannten Schritte zusammenzuführen:
import pickle # define the class before unpickle class Bird(object): have_feather = True way_of_reproduction = 'egg' fn = 'a.pkl' with open(fn, 'r') as f: summer = pickle.load(f) # read file and build object
2 > Die Funktionen und die Verwendung des cPickle-Pakets sind nahezu identisch mit denen des pickle-Pakets (die Unterschiede werden selten verwendet. Der Unterschied besteht darin, dass cPickle auf der Grundlage der C-Sprache geschrieben ist und 1.000-mal schneller ist als das pickle-Paket. Wenn wir im obigen Beispiel das cPickle-Paket verwenden möchten, können wir die Importanweisung wie folgt ändern:
cPickle als Pickle importieren
Es müssen keine Änderungen vorgenommen werden.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


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