例を使ってPythonピクルスを理解する

この記事では、Pythonでさまざまなデータ型を選択する方法について学習します。ブール値、整数、浮動小数点数、複素数、文字列、タプル、リスト、セット、および選択可能なオブジェクトを含む辞書をピクルスできます。ジェネレーター、内部ローカルクラス、ラムダ関数などの一部のエンティティはピクルスできません。

酸洗いとは

ピクリングには、オブジェクトタイプおよび関連する構造のPythonエンティティのシリアル化と逆シリアル化の継続的なサイクルが含まれます。これは、マーシャリングまたはフラット化とも呼ばれます。これには、メモリ内にあるオブジェクトを、ディスクに保存したり送信したりできるバイト形式に変換することが含まれます。ローカルネットワークに移動します。

使用上の制約？

異なるプログラミング言語を使用してデータを共有したい場合、pickleモジュールの使用は好ましくありません。これは、クロスプラットフォームの互換性が保証されていないことを意味します。

ピクルス化は、ファイルを処理せずに生データに対して実行できます。このモジュールでは、シリアル化のプロセスによって生データをバイナリファイルにピクルス化する方法を学習します。

例

# Python pickling
import pickle as pk
def learnData():
   # data to be stored in database
   dict_1 = {'tutorial':'point','Python':'3.x'}
   dict_2 = {'Data
structure':'dictionary','pickling':'serialization'}
   # database
   db = {}
   db['1'] = dict_1
   db['2'] = dict_2
   # binary file open using filepointer in append mode
   fp = open('Newfile', 'ab')
   # source, destination
   pk.dump(db, fp)
   fp.close()
def displayData():
   # binary file open using filepointer in read mode
   fp = open('Newfile', 'rb')
   db = pk.load(fp)
   for i in db:
      print(i, '=>', db[i])
   fp.close()
if __name__ == '__main__':
   learnData()
   displayData()

出力

dict_1 = {'tutorial':'point','Python':'3.x'}
dict_2 = {'Data structure':'dictionary','pickling':'serialization'}

結論

この記事では、Python3.xでピクルスとピクルスを外すことを学びました。またはそれ以前に組み込みのピクルスモジュールを使用します。