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

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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Python은 초보자 및 데이터 과학에 적합하며 C는 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 적합합니다. 1. 파이썬은 간단하고 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2.C는 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 적합한 고성능 및 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합한 반면 C는 고성능 및 시스템 프로그래밍에 더 적합합니다. 1. Python Syntax는 간결하고 학습하기 쉽고 데이터 처리 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 2.C는 복잡한 구문을 가지고 있지만 성능이 뛰어나고 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

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