Tìm hiểu về Python Pickling với ví dụ

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về cách chọn các kiểu dữ liệu khác nhau trong Python. Chúng ta có thể chọn Booleans, Integers, Floats, Complex number, Strings, Tuples, Lists, Sets và từ điển có chứa các đối tượng có thể chọn được. Không thể chọn một số thực thể như trình tạo, lớp cục bộ bên trong, hàm lambda.

Tẩy muối là gì?

Pickling bao gồm một chu kỳ liên tục của việc tuần tự hóa và hủy tuần tự hóa các thực thể Python của loại đối tượng và các cấu trúc liên quan, còn được gọi là sắp xếp hoặc làm phẳng. Điều này liên quan đến việc chuyển đổi một đối tượng nằm trong bộ nhớ thành dạng byte có thể được lưu trữ trên đĩa hoặc được gửi qua mạng cục bộ.

Những hạn chế trong việc sử dụng nó?

Khi chúng ta muốn chia sẻ dữ liệu bằng các ngôn ngữ lập trình khác nhau, việc sử dụng các mô-đun pickle không được ưu tiên. Điều này có nghĩa là khả năng tương thích đa nền tảng không được đảm bảo.

Quá trình xử lý dữ liệu thô có thể được thực hiện trên dữ liệu thô mà không cần xử lý tệp.

Ví dụ

# 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()

Đầu ra

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

Kết luận

Trong bài viết này, chúng ta đã học cách chọn và bỏ chọn trong Python 3.x. hoặc sớm hơn bằng cách sử dụng mô-đun dưa chua tích hợp sẵn.