ホームページ バックエンド開発 Python チュートリアル Python のシリアル化および逆シリアル化技術のベスト プラクティスは何ですか?

Python のシリアル化および逆シリアル化技術のベスト プラクティスは何ですか?

Oct 28, 2023 am 09:15 AM
連載:ピクルス 逆シリアル化: unpickle ベスト プラクティス: pickleloads()/pickledumps()

Python のシリアル化および逆シリアル化技術のベスト プラクティスは何ですか?

Python のシリアル化および逆シリアル化技術のベスト プラクティスは何ですか?

シリアル化と逆シリアル化は、データ ストレージ、データ送信、その他のシナリオで一般的に使用されるテクノロジです。 Python では、シリアル化と逆シリアル化を使用して、オブジェクトを保存または送信できる形式に変換し、それからオブジェクトに戻すことができます。この記事では、pickle ライブラリと json ライブラリの使用を含む、Python でのシリアル化と逆シリアル化のベスト プラクティスと、カスタム オブジェクトのシリアル化と逆シリアル化の処理方法を紹介します。

  1. シリアル化と逆シリアル化に pickle ライブラリを使用する

Pickle は、オブジェクトをシリアル化および逆シリアル化するための Python の標準ライブラリの 1 つです。オブジェクトをバイト ストリームに変換したり、バイト ストリームをオブジェクトに戻したりするためのシンプルな API を提供します。

これは、シリアル化と逆シリアル化に pickle ライブラリを使用する方法を示す例です:

import pickle

# 对象序列化为字节流
data = {'name': 'Alice', 'age': 25}
serialized_data = pickle.dumps(data)

# 字节流反序列化为对象
deserialized_data = pickle.loads(serialized_data)

print(deserialized_data)  # 输出: {'name': 'Alice', 'age': 25}
ログイン後にコピー
  1. シリアル化と逆シリアル化に json ライブラリを使用する

Json は一般的に使用されるデータ交換形式であり、広くサポートされ、使用されています。 Python では、json ライブラリを使用すると、オブジェクトを json 文字列にシリアル化したり、json 文字列をオブジェクトに逆シリアル化したりすることが簡単になります。

これは、シリアル化と逆シリアル化に json ライブラリを使用する方法を示す例です:

import json

# 对象序列化为json字符串
data = {'name': 'Alice', 'age': 25}
serialized_data = json.dumps(data)

# json字符串反序列化为对象
deserialized_data = json.loads(serialized_data)

print(deserialized_data)  # 输出: {'name': 'Alice', 'age': 25}
ログイン後にコピー
  1. カスタム オブジェクトのシリアル化と逆シリアル化の処理

Whenカスタム オブジェクトをシリアル化および逆シリアル化する必要がある場合は、カスタム オブジェクトのシリアル化メソッドと逆シリアル化メソッドを実装する必要があります。 Python では、__getstate__ メソッドと __setstate__ メソッドを実装することで、カスタム オブジェクトのシリアル化と逆シリアル化の動作を定義できます。

カスタム オブジェクトのシリアル化と逆シリアル化を処理する方法を示す例は次のとおりです:

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
    
    def __getstate__(self):
        return {'name': self.name, 'age': self.age}
    
    def __setstate__(self, state):
        self.name = state['name']
        self.age = state['age']

# 对象序列化为字节流
person = Person('Alice', 25)
serialized_data = pickle.dumps(person)

# 字节流反序列化为对象
deserialized_person = pickle.loads(serialized_data)

print(deserialized_person.name)  # 输出: Alice
print(deserialized_person.age)  # 输出: 25
ログイン後にコピー

概要:

Python では、シリアル化と逆シリアル化は一般的に使用されるテクノロジです。通常、データの保存やデータ送信などのシナリオで使用されます。シリアル化および逆シリアル化操作は、pickle および json ライブラリを通じて簡単に実行できます。カスタム オブジェクトを処理する必要がある場合は、__getstate__ メソッドと __setstate__ メソッドを実装することで、カスタム オブジェクトのシリアル化と逆シリアル化の動作を定義できます。上記は、Python でのシリアル化および逆シリアル化テクニックのベスト プラクティスです。この記事がお役に立てば幸いです。

以上がPython のシリアル化および逆シリアル化技術のベスト プラクティスは何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

Pythonを使用してテキストファイルのZIPF配布を見つける方法 Pythonを使用してテキストファイルのZIPF配布を見つける方法 Mar 05, 2025 am 09:58 AM

このチュートリアルでは、Pythonを使用してZIPFの法則の統計的概念を処理する方法を示し、法律の処理時にPythonの読み取りおよび並べ替えの効率性を示します。 ZIPF分布という用語が何を意味するのか疑問に思うかもしれません。この用語を理解するには、まずZIPFの法律を定義する必要があります。心配しないでください、私は指示を簡素化しようとします。 ZIPFの法則 ZIPFの法則は単に意味します。大きな自然言語のコーパスでは、最も頻繁に発生する単語は、2番目の頻繁な単語のほぼ2倍の頻度で表示されます。 例を見てみましょう。アメリカ英語の茶色のコーパスを見ると、最も頻繁な言葉は「thであることに気付くでしょう。

Pythonでファイルをダウンロードする方法 Pythonでファイルをダウンロードする方法 Mar 01, 2025 am 10:03 AM

Pythonは、インターネットからファイルをダウンロードするさまざまな方法を提供します。これは、urllibパッケージまたはリクエストライブラリを使用してHTTPを介してダウンロードできます。このチュートリアルでは、これらのライブラリを使用してPythonからURLからファイルをダウンロードする方法を説明します。 ライブラリをリクエストします リクエストは、Pythonで最も人気のあるライブラリの1つです。クエリ文字列をURLに手動で追加したり、POSTデータのエンコードをフォームに追加せずに、HTTP/1.1リクエストを送信できます。 リクエストライブラリは、以下を含む多くの機能を実行できます フォームデータを追加します マルチパートファイルを追加します Python応答データにアクセスします リクエストを行います 頭

HTMLを解析するために美しいスープを使用するにはどうすればよいですか? HTMLを解析するために美しいスープを使用するにはどうすればよいですか? Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

この記事では、Pythonライブラリである美しいスープを使用してHTMLを解析する方法について説明します。 find()、find_all()、select()、およびget_text()などの一般的な方法は、データ抽出、多様なHTML構造とエラーの処理、および代替案(SEL

Pythonでの画像フィルタリング Pythonでの画像フィルタリング Mar 03, 2025 am 09:44 AM

ノイズの多い画像を扱うことは、特に携帯電話や低解像度のカメラの写真でよくある問題です。 このチュートリアルでは、OpenCVを使用してPythonの画像フィルタリング手法を調査して、この問題に取り組みます。 画像フィルタリング:強力なツール 画像フィルター

Pythonを使用してPDFドキュメントの操作方法 Pythonを使用してPDFドキュメントの操作方法 Mar 02, 2025 am 09:54 AM

PDFファイルは、クロスプラットフォームの互換性に人気があり、オペレーティングシステム、読み取りデバイス、ソフトウェア間でコンテンツとレイアウトが一貫しています。ただし、Python Plansing Plain Text Filesとは異なり、PDFファイルは、より複雑な構造を持つバイナリファイルであり、フォント、色、画像などの要素を含んでいます。 幸いなことに、Pythonの外部モジュールでPDFファイルを処理することは難しくありません。この記事では、PYPDF2モジュールを使用して、PDFファイルを開き、ページを印刷し、テキストを抽出する方法を示します。 PDFファイルの作成と編集については、私からの別のチュートリアルを参照してください。 準備 コアは、外部モジュールPYPDF2を使用することにあります。まず、PIPを使用してインストールします。 ピップはpです

DjangoアプリケーションでRedisを使用してキャッシュする方法 DjangoアプリケーションでRedisを使用してキャッシュする方法 Mar 02, 2025 am 10:10 AM

このチュートリアルでは、Redisキャッシングを活用して、特にDjangoフレームワーク内でPythonアプリケーションのパフォーマンスを向上させる方法を示しています。 Redisのインストール、Django構成、およびパフォーマンスの比較をカバーして、Beneを強調します

Natural Language Toolkit(NLTK)の紹介 Natural Language Toolkit(NLTK)の紹介 Mar 01, 2025 am 10:05 AM

自然言語処理(NLP)は、人間の言語の自動または半自動処理です。 NLPは言語学と密接に関連しており、認知科学、心理学、生理学、数学の研究とのリンクがあります。コンピューターサイエンスで

TensorflowまたはPytorchで深い学習を実行する方法は? TensorflowまたはPytorchで深い学習を実行する方法は? Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

この記事では、深い学習のためにTensorflowとPytorchを比較しています。 関連する手順、データの準備、モデルの構築、トレーニング、評価、展開について詳しく説明しています。 特に計算グラップに関して、フレームワーク間の重要な違い

See all articles