


Bagaimana untuk Mengekalkan Objek dengan Berkesan dalam Python Menggunakan Modul Pickle?
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!

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 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.

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.

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 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.

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.

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 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.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

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
Alat pembangunan web visual

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
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa