Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Apakah amalan terbaik untuk teknik bersiri dan penyahserilan dalam Python?

Apakah amalan terbaik untuk teknik bersiri dan penyahserilan dalam Python?

Oct 28, 2023 am 09:15 AM
Serialisasi: jeruk Penyahserialisasian: buang jeruk Amalan terbaik: pickleloads()/picckledumps()

Apakah amalan terbaik untuk teknik bersiri dan penyahserilan dalam Python?

Apakah amalan terbaik untuk teknik bersiri dan penyahsirilan dalam Python?

Pensirian dan penyahserikatan ialah teknologi yang biasa digunakan dalam penyimpanan data, penghantaran data dan senario lain. Dalam Python, bersiri dan penyahserikatan boleh digunakan untuk menukar objek kepada format yang boleh disimpan atau dihantar, dan kemudian menukarnya semula menjadi objek. Artikel ini akan memperkenalkan amalan terbaik untuk bersiri dan penyahsirilan dalam Python, termasuk menggunakan perpustakaan jeruk dan json, dan cara mengendalikan pensirilan dan penyahsirilan objek tersuai. . Ia menyediakan API mudah untuk menukar objek kepada strim bait dengan mudah dan strim bait kembali kepada objek.

    Berikut ialah contoh yang menunjukkan cara menggunakan perpustakaan jeruk untuk pensirilan dan penyahsirilan:
  1. 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}
    Salin selepas log masuk
Pensirilan dan penyahsirilan menggunakan perpustakaan json

Json ialah format pertukaran data yang biasa digunakan yang turut digunakan Disokong dan digunakan secara meluas. Dalam Python, menggunakan perpustakaan json memudahkan untuk mensirikan objek ke dalam rentetan json dan menyahsiri rentetan json menjadi objek.

    Berikut ialah contoh yang menunjukkan cara mensiri dan menyahsiri menggunakan perpustakaan json:
  1. 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}
    Salin selepas log masuk
Mengendalikan pensirilan dan penyahsirian objek tersuai

Apabila kami perlu mensiri dan menyahsiri Objek tersuai, anda perlu melaksanakan kaedah pensirilan daripada objek tersuai. Dalam Python, anda boleh mentakrifkan tingkah laku bersiri dan penyahsirilan objek tersuai dengan melaksanakan kaedah __getstate__ dan __setstate__.

    Berikut ialah contoh yang menunjukkan cara mengendalikan pensirilan dan penyahsirilan objek tersuai:
  1. 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
    Salin selepas log masuk
  2. Ringkasan:

Dalam Python, pensirilan dan penyahsirilan ialah teknik biasa, biasanya digunakan untuk penyimpanan data, Senario seperti penghantaran data. Operasi pensirilan dan penyahsirian boleh dilakukan dengan mudah melalui perpustakaan pickle dan json. Apabila anda perlu mengendalikan objek tersuai, anda boleh mentakrifkan tingkah laku bersiri dan penyahsirian objek tersuai dengan melaksanakan kaedah __getstate__ dan __setstate__. Di atas ialah amalan terbaik untuk teknik bersiri dan penyahserilan dalam Python Saya harap artikel ini akan membantu anda. __getstate____setstate__方法来定义自定义对象的序列化和反序列化行为。

下面是一个示例,演示了如何处理自定义对象的序列化和反序列化:

rrreee

总结:

在Python中,序列化和反序列化是常用的技术,通常用于数据存储、数据传输等场景。通过pickle和json库可以方便地进行序列化和反序列化操作。当需要处理自定义对象时,可以通过实现__getstate____setstate__

Atas ialah kandungan terperinci Apakah amalan terbaik untuk teknik bersiri dan penyahserilan dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
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

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.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
2 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Repo: Cara menghidupkan semula rakan sepasukan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island Adventure: Cara mendapatkan biji gergasi
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Cara Menggunakan Python untuk Mencari Pengagihan Zipf Fail Teks Cara Menggunakan Python untuk Mencari Pengagihan Zipf Fail Teks Mar 05, 2025 am 09:58 AM

Tutorial ini menunjukkan cara menggunakan Python untuk memproses konsep statistik undang -undang ZIPF dan menunjukkan kecekapan membaca dan menyusun fail teks besar Python semasa memproses undang -undang. Anda mungkin tertanya -tanya apa maksud pengedaran ZIPF istilah. Untuk memahami istilah ini, kita perlu menentukan undang -undang Zipf. Jangan risau, saya akan cuba memudahkan arahan. Undang -undang Zipf Undang -undang Zipf hanya bermaksud: Dalam korpus bahasa semulajadi yang besar, kata -kata yang paling kerap berlaku muncul kira -kira dua kali lebih kerap sebagai kata -kata kerap kedua, tiga kali sebagai kata -kata kerap ketiga, empat kali sebagai kata -kata kerap keempat, dan sebagainya. Mari kita lihat contoh. Jika anda melihat corpus coklat dalam bahasa Inggeris Amerika, anda akan melihat bahawa perkataan yang paling kerap adalah "th

Bagaimana saya menggunakan sup yang indah untuk menghuraikan html? Bagaimana saya menggunakan sup yang indah untuk menghuraikan html? Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Penapisan gambar di python Penapisan gambar di python Mar 03, 2025 am 09:44 AM

Berurusan dengan imej yang bising adalah masalah biasa, terutamanya dengan telefon bimbit atau foto kamera resolusi rendah. Tutorial ini meneroka teknik penapisan imej di Python menggunakan OpenCV untuk menangani isu ini. Penapisan Imej: Alat yang berkuasa Penapis Imej

Cara memuat turun fail di python Cara memuat turun fail di python Mar 01, 2025 am 10:03 AM

Python menyediakan pelbagai cara untuk memuat turun fail dari Internet, yang boleh dimuat turun melalui HTTP menggunakan pakej Urllib atau Perpustakaan Permintaan. Tutorial ini akan menerangkan cara menggunakan perpustakaan ini untuk memuat turun fail dari URL dari Python. Permintaan Perpustakaan Permintaan adalah salah satu perpustakaan yang paling popular di Python. Ia membolehkan menghantar permintaan HTTP/1.1 tanpa menambahkan rentetan pertanyaan secara manual ke URL atau pengekodan data pos. Perpustakaan Permintaan boleh melaksanakan banyak fungsi, termasuk: Tambah data borang Tambah fail berbilang bahagian Akses data tindak balas python Buat permintaan kepala

Cara Bekerja Dengan Dokumen PDF Menggunakan Python Cara Bekerja Dengan Dokumen PDF Menggunakan Python Mar 02, 2025 am 09:54 AM

Fail PDF adalah popular untuk keserasian silang platform mereka, dengan kandungan dan susun atur yang konsisten merentasi sistem operasi, peranti membaca dan perisian. Walau bagaimanapun, tidak seperti Python memproses fail teks biasa, fail PDF adalah fail binari dengan struktur yang lebih kompleks dan mengandungi unsur -unsur seperti fon, warna, dan imej. Mujurlah, tidak sukar untuk memproses fail PDF dengan modul luaran Python. Artikel ini akan menggunakan modul PYPDF2 untuk menunjukkan cara membuka fail PDF, mencetak halaman, dan mengekstrak teks. Untuk penciptaan dan penyuntingan fail PDF, sila rujuk tutorial lain dari saya. Penyediaan Inti terletak pada menggunakan modul luaran PYPDF2. Pertama, pasangkannya menggunakan PIP: Pip adalah p

Cara Cache Menggunakan Redis dalam Aplikasi Django Cara Cache Menggunakan Redis dalam Aplikasi Django Mar 02, 2025 am 10:10 AM

Tutorial ini menunjukkan cara memanfaatkan caching redis untuk meningkatkan prestasi aplikasi python, khususnya dalam rangka kerja Django. Kami akan merangkumi pemasangan Redis, konfigurasi Django, dan perbandingan prestasi untuk menyerlahkan bene

Memperkenalkan Toolkit Bahasa Alam (NLTK) Memperkenalkan Toolkit Bahasa Alam (NLTK) Mar 01, 2025 am 10:05 AM

Pemprosesan bahasa semulajadi (NLP) adalah pemprosesan bahasa manusia secara automatik atau separa automatik. NLP berkait rapat dengan linguistik dan mempunyai hubungan dengan penyelidikan dalam sains kognitif, psikologi, fisiologi, dan matematik. Dalam sains komputer

Bagaimana untuk melakukan pembelajaran mendalam dengan Tensorflow atau Pytorch? Bagaimana untuk melakukan pembelajaran mendalam dengan Tensorflow atau Pytorch? Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan

See all articles