一、pickle
pickle模块用来实现python对象的序列化和反序列化。通常地pickle将python对象序列化为二进制流或文件。
python对象与文件之间的序列化和反序列化:
代码如下:
pickle.dump()
pickle.load()
如果要实现python对象和字符串间的序列化和反序列化,则使用:
代码如下:
pickle.dumps()
pickle.loads()
可以被序列化的类型有:
* None,True 和 False;
* 整数,浮点数,复数;
* 字符串,字节流,字节数组;
* 包含可pickle对象的tuples,lists,sets和dictionaries;
* 定义在module顶层的函数:
* 定义在module顶层的内置函数;
* 定义在module顶层的类;
* 拥有__dict__()或__setstate__()的自定义类型;
注意:对于函数或类的序列化是以名字来识别的,所以需要import相应的module。
二、pickle的运行过程
在大部分情况下,要是的对象picklable,我们不需要额外的代码。默认地pickle将智能地检查类和实例的属性,当一个类实例反序列化的时候,它的__init__()方法通常不被调用。而是首先创建一个未初始化的实例,然后再回复存储的属性。
但是可以通过实现下列的方法来修改默认的行为:
代码如下:
object.__getstate__() :默认地序列化对象的__dict__,但是如果你实现了__getstate__(),则__getstate__()函数返回的值将被序列化。
object.__setstate__(state) :如果类型实现了此方法,则在反序列化的时候,此方法用来恢复对象的属性。
object.__getnewargs__() : 如果实例构造的时候(__new__())需要参数,则需要实现此函数。
注意:如果__getstate__()返回False,则在反序列化的时候__setstate__()则不被调用。
有的时候为了效率,或上面的3个函数不能满足需求时,需要实现__reduce__()函数。
三、实例
代码如下:
import pickle
# An arbitrary collection of objects supported by pickle.
data = {
'a': [1, 2.0, 3, 4+6j],
'b': ("character string", b"byte string"),
'c': set([None, True, False])
}
with open('data.pickle', 'wb') as f:
# Pickle the 'data' dictionary using the highest protocol available.
pickle.dump(data, f, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)
with open('data.pickle', 'rb') as f:
# The protocol version used is detected automatically, so we do not
# have to specify it.
data = pickle.load(f)
print(str(data))
四、修改picklable类型的默认行为
代码如下:
class TextReader:
"""Print and number lines in a text file."""
def __init__(self, filename):
self.filename = filename
self.file = open(filename)
self.lineno = 0
def readline(self):
self.lineno += 1
line = self.file.readline()
if not line:
return None
if line.endswith('\n'):
line = line[:-1]
return "%i: %s" % (self.lineno, line)
def __getstate__(self):
# Copy the object's state from self.__dict__ which contains
# all our instance attributes. Always use the dict.copy()
# method to avoid modifying the original state.
state = self.__dict__.copy()
# Remove the unpicklable entries.
del state['file']
return state
def __setstate__(self, state):
# Restore instance attributes (i.e., filename and lineno).
self.__dict__.update(state)
# Restore the previously opened file's state. To do so, we need to
# reopen it and read from it until the line count is restored.
file = open(self.filename)
for _ in range(self.lineno):
file.readline()
# Finally, save the file.
self.file = file
reader = TextReader("hello.txt")
print(reader.readline())
print(reader.readline())
s = pickle.dumps(reader)
#print(s)
new_reader = pickle.loads(s)
print(new_reader.readline())
# the output is
# 1: hello
# 2: how are you
# 3: goodbye

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Le choix de Python ou C dépend des exigences du projet: 1) Si vous avez besoin de développement rapide, de traitement des données et de conception du prototype, choisissez Python; 2) Si vous avez besoin de performances élevées, de faible latence et de contrôle matériel, choisissez C.

En investissant 2 heures d'apprentissage Python chaque jour, vous pouvez améliorer efficacement vos compétences en programmation. 1. Apprenez de nouvelles connaissances: lire des documents ou regarder des tutoriels. 2. Pratique: Écrivez du code et complétez les exercices. 3. Revue: consolider le contenu que vous avez appris. 4. Pratique du projet: Appliquez ce que vous avez appris dans les projets réels. Un tel plan d'apprentissage structuré peut vous aider à maîtriser systématiquement Python et à atteindre des objectifs de carrière.

Les méthodes pour apprendre Python efficacement dans les deux heures incluent: 1. Passez en revue les connaissances de base et assurez-vous que vous connaissez l'installation de Python et la syntaxe de base; 2. Comprendre les concepts de base de Python, tels que les variables, les listes, les fonctions, etc.; 3. Master Basic et Advanced Utilisation en utilisant des exemples; 4. Apprenez des erreurs courantes et des techniques de débogage; 5. Appliquer l'optimisation des performances et les meilleures pratiques, telles que l'utilisation des compréhensions de la liste et le suivi du guide de style PEP8.

Python convient aux débutants et à la science des données, et C convient à la programmation système et au développement de jeux. 1. Python est simple et facile à utiliser, adapté à la science des données et au développement Web. 2.C fournit des performances et un contrôle élevés, adaptés au développement de jeux et à la programmation système. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Python est plus adapté à la science des données et au développement rapide, tandis que C est plus adapté aux performances élevées et à la programmation système. 1. La syntaxe Python est concise et facile à apprendre, adaptée au traitement des données et à l'informatique scientifique. 2.C a une syntaxe complexe mais d'excellentes performances et est souvent utilisée dans le développement de jeux et la programmation système.

Il est possible d'investir deux heures par jour pour apprendre Python. 1. Apprenez de nouvelles connaissances: apprenez de nouveaux concepts en une heure, comme les listes et les dictionnaires. 2. Pratique et pratique: utilisez une heure pour effectuer des exercices de programmation, tels que la rédaction de petits programmes. Grâce à une planification et à une persévérance raisonnables, vous pouvez maîtriser les concepts de base de Python en peu de temps.

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.


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