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基于jsp網(wǎng)站開發(fā)與實(shí)現(xiàn)和生活app下載安裝最新版

基于jsp網(wǎng)站開發(fā)與實(shí)現(xiàn),和生活app下載安裝最新版,什邡門戶網(wǎng)站,鄭州疫情最新通知Python 常用模塊pickle pickle序列化模塊 【一】定義 序列化:將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或?qū)ο筠D(zhuǎn)換為可存儲(chǔ)或傳輸?shù)母袷椒葱蛄谢?amp;#xff1a;將序列化后的數(shù)據(jù)恢復(fù)為開始的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或者對(duì)象 【二】目的 數(shù)據(jù)持久化存儲(chǔ)遠(yuǎn)程通信緩存進(jìn)程間通信 【三】序列化 將對(duì)象轉(zhuǎn)換為字節(jié)…

Python 常用模塊pickle

pickle序列化模塊

【一】定義

  • 序列化:將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或?qū)ο?/strong>轉(zhuǎn)換為可存儲(chǔ)或傳輸?shù)母袷?/strong>
  • 反序列化:將序列化后的數(shù)據(jù)恢復(fù)為開始的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或者對(duì)象

【二】目的

  • 數(shù)據(jù)持久化存儲(chǔ)
  • 遠(yuǎn)程通信
  • 緩存
  • 進(jìn)程間通信

【三】序列化

  • 將對(duì)象轉(zhuǎn)換為字節(jié)流的過(guò)程稱為序列化
  • pickle.dumps(obj, protocol=None, *, fix_imports=True, buffer_callback=None)
  • pickle.dump(obj, file, protocol=None, *, fix_imports=True, buffer_callback=None)
    • obj:要序列化的對(duì)象
    • file:一個(gè)文件對(duì)象,通常以二進(jìn)制寫入模式打開文件
    • protocol:序列化的版本號(hào),可以省略,默認(rèn)(None)最高版本
    • fix_imports:為True默認(rèn),嘗試自動(dòng)修復(fù)在不同Python版本之間可能的模塊導(dǎo)入問(wèn)題
    • buffer_callback:一個(gè)可選的回調(diào)函數(shù),用于控制內(nèi)部緩沖區(qū)的分配。默認(rèn)使用內(nèi)部緩沖區(qū)管理
import pickleuser_dict = {"name": "bruce", "age": "18"}str_dict = pickle.dumps(user_dict)
print(str_dict)
print(type(str_dict))
# b'\x80\x04\x95\x1f\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00}\x94(\x8c\x04name\x94\x8c\x05bruce\x94\x8c\x03age\x94\x8c\x0218\x94u.'
# <class 'bytes'>
with open("a.pkl", "wb") as fp:pickle.dump(user_dict, fp)
# pickle.dump(user_dict, open("a.pkl", "wb"))

【四】反序列化

  • 將字節(jié)流還原成對(duì)象的過(guò)程稱為反序列化
  • pickle.loads(data, *, fix_imports=True, encoding="ASCII", errors="strict"buffers=None)
  • pickle.load(file, *, fix_imports=True, encoding="ASCII", errors="strict",buffers=None)
    • data:要序列化的字節(jié)流內(nèi)容
    • file:一個(gè)文件對(duì)象,通常以二進(jìn)制讀取模式打開文件
    • fix_imports:為True默認(rèn),嘗試自動(dòng)修復(fù)在不同Python版本之間可能的模塊導(dǎo)入問(wèn)題
    • encoding:字符串編碼格式
    • errors:解碼錯(cuò)誤的處理方式,與str.decode()方法中的參數(shù)相同。默認(rèn)strict,即拋出UnicodeDecodeError
    • buffers:一個(gè)可選的PickleBuffer對(duì)象,用于提供自定義緩沖區(qū)的支持,默認(rèn)None
import picklewith open("a.pkl", "rb") as fp:read_dict = pickle.load(fp)
# read_dict = pickle.load(open("a.pkl", "rb"))
print(read_dict)
print(type(read_dict))
# {'name': 'bruce', 'age': '18'}
# <class 'dict'>

【五】通用性

  • pickle 模塊適用于大多數(shù) Python 對(duì)象,包括自定義類的實(shí)例、內(nèi)置數(shù)據(jù)類型等。

  • 不適用于某些特殊對(duì)象,比如文件句柄、數(shù)據(jù)庫(kù)連接等。

  • josn序列化以后java、js等語(yǔ)言可以識(shí)別

  • pickle序列化以后,其他語(yǔ)言都不能識(shí)別

【六】應(yīng)用

【1】函數(shù)寫入文件、從文件讀取函數(shù)

import pickledef my_func():print("這是定制函數(shù)")pickle.dump(my_func, open("a.pkl", "wb"))
read_func = pickle.load(open("a.pkl", "rb"))
read_func() # 這是定制函數(shù)

【2】將實(shí)例寫入文件、從文件讀取實(shí)例

import pickleclass PeaShooter:def __init__(self, name, attack_val):self.name = nameself.attack_val = attack_valpickle.dump(PeaShooter, open("a.pkl", "wb"))
read_object = pickle.load(open("a.pkl", "rb"))
ice_shooter = read_object("寒冰射手", 20)pickle.dump(ice_shooter, open("a.pkl", "wb"))
read_instance = pickle.load(open("a.pkl", "rb"))
print(read_instance.__dict__)
# {'name': '寒冰射手', 'attack_val': 20}
http://www.risenshineclean.com/news/54366.html

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