Phenquestions
Les développeurs Python souhaitent enregistrer les objets de données tels que les listes, les dictionnaires, les tuples et les classes dans un fichier. Dans cette situation, le module pickle Python entre en jeu.
Pickle est le module intégré Python qui est utilisé pour sérialiser et désérialiser la structure de l'objet Python. La sérialisation est le processus de conversion de l'objet Python en un flux d'octets (0 et 1). Il est également connu sous le nom de décapage. Le but du processus de décapage est de sauvegarder l'objet Python sur un disque sous la forme d'un flux d'octets. L'objet décapé Python peut être reconverti en objet Python, et ce processus est connu sous le nom de décapage ou désérialisation.
Le décapage Python est utile lorsque nous devons enregistrer l'état de l'objet Python et effectuer la tâche d'analyse des données. Par exemple, lorsque nous travaillons avec des algorithmes de deep learning et que nous souhaitons les utiliser ultérieurement. Dans cette condition, nous pouvons le stocker sur le disque pour une utilisation ultérieure. Cependant, le décapage n'est pas une bonne option lorsque nous travaillons avec différents langages de programmation. L'objet décapé ne peut pas être décapé dans un autre langage de programmation, car il ne prend pas en charge plusieurs langues. L'objet qui est décapé en Python ne peut être décapé qu'en Python aussi. La même chose s'applique pour différentes versions de Python ; un objet qui est décapé dans une version spécifique de Python, peut ne pas être décapé correctement dans une autre version. Pour effectuer le processus de décapage et de décapage, nous devons d'abord importer le module pickle dans notre script Python.
Dans cet article, nous allons apprendre à utiliser le module Python pickle pour effectuer du pickling et unkickling avec des exemples.
Exemples de décapage Python
Voyons quelques exemples pour comprendre le processus de décapage Python. Avant d'effectuer l'opération de décapage, il faut ouvrir le fichier en écriture. Le fichier doit être ouvert en mode binaire, car l'objet picklé est stocké dans le flux d'octets. Le dump () est une fonction du module pickle qui est utilisé pour créer le pickle. Il faut deux arguments, je.e., l'objet Python à décaper et le fichier où l'objet décapé sera enregistré.
Exemple 1 : Pickle a list
Dans l'exemple donné, nous avons créé une liste de nombres et l'avons décapée à l'aide du pickle.fonction dump().
#importation du module de cornichonsimporter des cornichons
#déclarer une liste de numéros
num_list = [1,2,3,4,5,6]
#pickling la liste et stockage dans un fichier
listfile = open('listPickle','wb')
cornichon.dump(num_list,listfile)
fichier de liste.Fermer()
print("Le cornichon de liste est créé avec succès.")
Production
La sortie montre que la liste est décapée avec succès.
Exemple 2 : Pickle a dictionnaire
Maintenant, décapons un objet de dictionnaire Python. Un dictionnaire étudiant est créé et décapé à l'aide de pickle.fonction dump().
#importation du module de cornichonsimporter des cornichons
#déclarer un dictionnaire étudiant
std_dict = 'name':'John','age':22,'class':'BS'
#pickling le dictionnaire et stockage dans un fichier
dictfile = open('dictPickle','wb')
cornichon.dump(std_dict,dictfile)
dictfile.Fermer()
print("Le dictionnaire est décapé avec succès.")
Production
La sortie montre que le dictionnaire est décapé avec succès.
Exemple 3 : Décaper un tuple
Maintenant, décapons un objet tuple Python. Un objet tuple est créé et décapé à l'aide de pickle.fonction dump().
#importation du module de cornichonsimporter des cornichons
#déclarer un tuple
mon_tuple = ((1,1),(2,2),(3,3),(4,4))
#décapage du dictionnaire et stockage dans un fichier
tuplefile = open('tuplePickle','wb')
cornichon.dump(mon_tuple,fichier tuple)
fichier tuple.Fermer()
print("Le tuple est décapé avec succès.")
Production
La sortie montre que l'objet tuple est décapé avec succès.
Bien! Il s'agissait de décaper les différents objets Python.
Exemples de décapage Python
Voyons maintenant quelques exemples pour le processus de décapage Python. Nous allons décaper tous les objets Python que nous avons décapés dans les exemples précédents. Dans le processus de décapage, le fichier décapé est ouvert en mode lecture. Le cornichon.La fonction load() est utilisée pour décaper l'objet Python. L'objet fichier est passé en argument au pickle.fonction load().
Exemple 1 : Décaper une liste
L'objet de liste décapé est décapé et affecté à un nouvel objet de liste.
#importation du module de cornichonsimporter des cornichons
#ouverture du fichier listPickle en mode lecture
pickle_in = open('listPickle','rb')
#décapage de la liste et affectation à l'objet liste
num_list = cornichon.charger (pickle_in)
print(num_list)
Production
Exemple 2 : Décaper un dictionnaire
L'objet dictionnaire étudiant décapé est décapé et affecté à un nouvel objet dictionnaire.
#importation du module de cornichonsimporter des cornichons
#ouverture du fichier dictPickle en mode lecture
pickle_in = open('dictPickle','rb')
#décapage du dict et affectation à l'objet dictionnaire
std_dict = cornichon.charger (pickle_in)
imprimer(std_dict)
Production
Exemple 3 : Décapage d'un tupleOutput
L'objet tuple décapé est décapé et affecté à un nouvel objet tuple.
#importation du module de cornichonsimporter des cornichons
#ouverture du fichier tuplePickle en mode lecture
pickle_in = open('tuplePickle','rb')
#décapage du tuple et affectation à l'objet dictionnaire
std_dict = cornichon.charger (pickle_in)
imprimer(std_dict)
Production
Conclusion
Pickle est un module Python intégré qui est utilisé pour effectuer les opérations de sérialisation et de désérialisation. La sérialisation et la désérialisation sont également appelées décapage et décapage, respectivement. Grâce au pickling, nous pouvons stocker l'objet Python sous la forme d'un flux d'octets et le récupérer plus tard. Le processus de décapage fait référence à la conversion de l'objet mariné en un objet Python. Cet article explique le processus de décapage et de décapage avec des exemples.
