1. Pickle 패키지
(1) 메모리의 객체를 텍스트 스트림으로 변환:
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() 메서드를 사용하여 객체를 여름으로 변환합니다. 문자열 picklestring(즉, 텍스트 스트림)입니다. 그런 다음 일반 텍스트 저장 방법을 사용하여 문자열을 파일에 저장할 수 있습니다(텍스트 파일 입력 및 출력).
물론, pickle.dump() 메소드를 사용하여 위의 두 부분을 하나로 결합할 수도 있습니다.
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
객체 summer는 a 파일에 저장됩니다. .pkl
(2), 객체 재구성
먼저 텍스트에서 텍스트를 읽어 문자열로 저장해야 합니다(텍스트 파일의 입력 및 출력). 그런 다음 pickle.loads(str) 메서드를 사용하여 문자열을 객체로 변환합니다. 기억하세요, 우리 프로그램에는 현재 객체에 대한 클래스 정의가 이미 있어야 합니다.
또한, pickle.load() 메소드를 사용하여 위 단계를 병합할 수도 있습니다:
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
cPickle 패키지
cPickle 패키지의 기능 및 사용법은 pickle 패키지와 거의 동일합니다(차이점이 거의 사용되지 않음). cPickle은 C 언어를 기반으로 작성되었으며 pickle 패키지보다 1,000배 빠릅니다. 위의 예에서 cPickle 패키지를 사용하려면 import 문을 다음과 같이 변경할 수 있습니다.
import cPickle as pickle
변경할 필요가 없습니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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