cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonBagaimana untuk Mengekalkan Objek dengan Berkesan dalam Python Menggunakan Modul Pickle?

How to Effectively Persist Objects in Python Using the Pickle Module?

Cara Mengekalkan Objek dalam Python: Panduan Komprehensif

Apabila bekerja dengan objek dalam Python, ia sering menjadi perlu untuk menyimpan keadaannya supaya ia boleh digunakan kemudian atau dikongsi merentas aplikasi yang berbeza. Proses ini biasanya dirujuk sebagai ketekunan data.

Menggunakan Modul Pickle

Pustaka standard Python menyediakan alat berkuasa untuk objek berterusan yang dipanggil modul pickle. Ia membolehkan anda mensirikan objek, menukarnya dengan berkesan menjadi aliran bait yang boleh ditulis ke fail atau dihantar melalui rangkaian. Berikut ialah contoh yang menunjukkan penggunaannya:

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

Menggunakan Fungsi Utiliti Tersuai

Anda juga boleh mentakrifkan fungsi utiliti ringkas untuk mengendalikan proses penyirian:

def save_object(obj, filename):
    with open(filename, 'wb') as outp:
        pickle.dump(obj, outp, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

# Usage
save_object(company1, 'company1.pkl')

Penggunaan Lanjutan

cPickle (atau _pickle) lwn. jeruk:

Untuk prestasi yang lebih pantas, pertimbangkan untuk menggunakan modul cPickle, yang merupakan pelaksanaan C modul jeruk. Perbezaan dalam prestasi adalah kecil, tetapi versi C adalah lebih pantas. Dalam Python 3, cPickle telah dinamakan semula kepada _pickle.

Format Strim Data (Protokol):

acar menyokong berbilang format strim data yang dikenali sebagai protokol. Protokol tertinggi yang tersedia bergantung pada versi Python yang digunakan, dan dalam Python 3.8.1, Protokol versi 4 digunakan secara lalai.

Beberapa Objek:

Acar fail boleh mengandungi berbilang objek jeruk. Untuk menyimpan beberapa objek, ia boleh diletakkan dalam bekas seperti senarai, tuple atau dict dan kemudian disirikan ke dalam satu fail.

Pemuat Tersuai:

Jika anda tidak tahu berapa banyak objek yang disimpan dalam fail jeruk, anda boleh menggunakan fungsi pemuat tersuai seperti yang ditunjukkan di bawah untuk mengulangi dan memuatkannya semua:

def pickle_loader(filename):
    with open(filename, "rb") as f:
        while True:
            try:
                yield pickle.load(f)
            except EOFError:
                break

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengekalkan Objek dengan Berkesan dalam Python Menggunakan Modul Pickle?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanPython vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanApr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriPython vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriApr 19, 2025 am 12:17 AM

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciPython untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciApr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Python dan C: Mencari alat yang betulPython dan C: Mencari alat yang betulApr 19, 2025 am 12:04 AM

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python untuk sains data dan pembelajaran mesinPython untuk sains data dan pembelajaran mesinApr 19, 2025 am 12:02 AM

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaPython untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaApr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanPython vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanApr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Alat panas

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

mPDF

mPDF

mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa