Python でオブジェクトを永続化する方法: 総合ガイド
Python でオブジェクトを操作する場合、後で使用できるように状態を保存することが必要になることがよくあります。または、異なるアプリケーション間で共有できます。このプロセスは一般にデータ永続化と呼ばれます。
Pickle モジュールの使用
Python 標準ライブラリには、pickle モジュールと呼ばれるオブジェクトを永続化するための強力なツールが用意されています。これにより、オブジェクトをシリアル化して、ファイルに書き込んだりネットワーク経由で送信したりできるバイト ストリームに効果的に変換できます。その使用法を示す例を次に示します:
import pickle # Create a Company object company1 = Company('banana', 40) # Open a file for writing with open('company_data.pkl', 'wb') as outp: # Serialize the object and store it in the file pickle.dump(company1, outp, pickle.HIGHEST_PROTOCOL) # Open a file for reading with open('company_data.pkl', 'rb') as inp: # Deserialize the object and load it into memory company1 = pickle.load(inp) # Retrieve and print the object's attributes print(company1.name) # 'banana' print(company1.value) # 40
カスタム ユーティリティ関数の使用
シリアル化プロセスを処理する単純なユーティリティ関数を定義することもできます:
def save_object(obj, filename): with open(filename, 'wb') as outp: pickle.dump(obj, outp, pickle.HIGHEST_PROTOCOL) # Usage save_object(company1, 'company1.pkl')
高度な使用法
cPickle (または _pickle) とpickle:
パフォーマンスを高速化するには、pickle モジュールの C 実装である cPickle モジュールの使用を検討してください。パフォーマンスの違いはわずかですが、C バージョンの方が著しく高速です。 Python 3 では、cPickle は _pickle に名前変更されました。
データ ストリーム形式 (プロトコル):
pickle は、プロトコルと呼ばれる複数のデータ ストリーム形式をサポートします。使用可能な最高のプロトコルは、使用されている Python のバージョンによって異なります。Python 3.8.1 では、プロトコル バージョン 4 がデフォルトで使用されます。
複数のオブジェクト:
ピクルスファイルには複数の pickle オブジェクトを含めることができます。複数のオブジェクトを保存するには、リスト、タプル、辞書などのコンテナにオブジェクトを配置し、単一のファイルにシリアル化します。
カスタム ローダー:
場合pickle ファイルに保存されているオブジェクトの数がわからない場合は、以下に示すようなカスタム ローダー関数を使用して、オブジェクトを反復処理してロードできます。すべて:
def pickle_loader(filename): with open(filename, "rb") as f: while True: try: yield pickle.load(f) except EOFError: break
以上がPickle モジュールを使用して Python でオブジェクトを効果的に永続化する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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