


Comment conserver efficacement des objets en Python à l'aide du module Pickle ?
Comment conserver des objets en Python : un guide complet
Lorsque vous travaillez avec des objets en Python, il devient souvent nécessaire de sauvegarder leur état afin de pouvoir les utiliser ultérieurement. ou partagés entre différentes applications. Ce processus est communément appelé persistance des données.
Utilisation du module Pickle
La bibliothèque standard Python fournit un outil puissant pour la persistance d'objets appelé module pickle. Il vous permet de sérialiser des objets, en les convertissant efficacement en un flux d'octets pouvant être écrit dans un fichier ou transmis sur un réseau. Voici un exemple illustrant son utilisation :
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
Utilisation d'une fonction utilitaire personnalisée
Vous pouvez également définir une fonction utilitaire simple pour gérer le processus de sérialisation :
def save_object(obj, filename): with open(filename, 'wb') as outp: pickle.dump(obj, outp, pickle.HIGHEST_PROTOCOL) # Usage save_object(company1, 'company1.pkl')
Utilisations avancées
cPickle (ou _pickle) vs. pickle :
Pour des performances plus rapides, pensez à utiliser le module cPickle, qui est une implémentation C du module pickle. La différence de performances est marginale, mais la version C est nettement plus rapide. Dans Python 3, cPickle a été renommé _pickle.
Formats de flux de données (protocoles) :
pickle prend en charge plusieurs formats de flux de données appelés protocoles. Le protocole le plus élevé disponible dépend de la version de Python utilisée, et dans Python 3.8.1, la version 4 du protocole est utilisée par défaut.
Objets multiples :
Un cornichon Le fichier peut contenir plusieurs objets marinés. Pour stocker plusieurs objets, ils peuvent être placés dans un conteneur comme une liste, un tuple ou un dict, puis sérialisés dans un seul fichier.
Chargeurs personnalisés :
Si vous ne savez pas combien d'objets sont stockés dans un fichier pickle, vous pouvez utiliser une fonction de chargement personnalisée comme celle présentée ci-dessous pour les parcourir et les charger tous :
def pickle_loader(filename): with open(filename, "rb") as f: while True: try: yield pickle.load(f) except EOFError: break
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.
