1. Pickle パッケージ
(1) メモリ内のオブジェクトをテキスト ストリームに変換します:
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
pickle.dumps() メソッドを使用して、オブジェクト Summer を文字列 picklesring (つまり、テキスト ストリーム) に変換します。次に、通常のテキスト保存方法を使用して文字列をファイルに保存します (テキスト ファイルの入出力)。
もちろん、pickle.dump() メソッドを使用して上記の 2 つの部分を 1 つに結合することもできます:
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
オブジェクト Summer はファイル a.pkl に保存されます
(2)、オブジェクトを再構築します
まず、テキストからテキストを読み取り、文字列に保存します(テキストファイルの入出力)。次に、 pickle.loads(str) メソッドを使用して文字列をオブジェクトに変換します。この時点で、プログラムにはオブジェクトのクラス定義がすでに存在している必要があることに注意してください。
さらに、pickle.load() メソッドを使用して上記の手順をマージすることもできます:
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. cPickle パッケージ
cPickle パッケージの機能と使用法は、pickle パッケージとほぼ同じです (は違いです)実際にはほとんど使用されません)、違いは、cPickle が C 言語で書かれており、pickle パッケージよりも 1000 倍高速であることです。上記の例で、cPickle パッケージを使用したい場合は、インポート ステートメントを次のように変更できます。
cPickle を pickle としてインポート
変更を加える必要はありません。

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。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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