拾取和解除拾取
对象的序列化是将对象转换为比特形式的方法,这样我们就可以在硬盘上保存对象的状态。尽管许多语言都为我们提供了对象序列化的方式,但Python在所有的语言中更加灵活。
在Python中,对象序列化被称为pickling,而去序列化被称为unpickling。我们在 Python 中大多使用对象。因此,我们几乎可以对所有的东西进行序列化/非序列化。然而,在使用它之前,不可避免地要小心,必须知道 pickling 的目的。
在进入理论细节之前,让我们用Pickle模块演示一下Python中的pickling。
在Python中进行腌制
对于pickling,首先,导入pickle 模块。
import pickle
我们可以在Python中序列化几乎任何对象。让我们拿一个字典对象来做示范。
bio_dict = {
'name': 'Zohaib',
'age': 29,
'profession': 'Engineer'
}#Python小白学习交流群:711312441
pickle 包含 函数来序列化该对象。.dump()
with open('bio_dict.pickle', 'wb' ) as file_name:
pickle.dump(bio_dict, file_name)
在上面的代码中,我们打开了一个有写权限的文件bio_dict.pickle (即wb),然后用.dump() 函数将bio_dict 字典腌制到腌制文件中。结果,我们成功地将字典转换为字节流格式。
在 Python 中解除腌制
当需要再次使用腌制的对象时,可以对它进行反序列化。为此,我们可以使用pickle.load() 函数,正如下面的代码所演示的:
with open('bio_dict.pickle', 'rb' ) as file_name:
unpickled_dict =pickle.load(file_name)
print("The retrieved dictionary is: ", unpickled_dict)
我们打开之前保存的(.pickle)文件,然后使用.load() 函数再次获取对象。上面的代码产生了以下输出。
The retrieved dictionary is: {'name': 'Zohaib', 'age': 29, 'profession': 'Engineer'}
我们可以用下面的代码检查腌制和未腌制的对象是否相等。
assert bio_dict==unpickled_dict
腌制的优势和劣势
以下是Python中腌制的优点:
-
几乎任何Python对象都可以用Python中的这个pickle 模块进行序列化,不像JSON 和其他序列化技术。
-
我们以后可以使用腌制的对象。例如,如果你做了一个大型的计算,并且腌制了对象。那么,下次当你开始一个新的Python会话时,你不需要再做以前完成的大型计算。
-
相反,你把腌制的对象解开,在新的计算中使用它们。这样,我们可以节省时间和资源。
-
腌制的对象可以有效地被多个线程读取,从而实现快速的并行计算。
腌制有多种后果。在使用pickling之前,你应该意识到它们。
- 我们不应该解开从不可靠的来源收集的数据。它可能包含被篡改的数据或一些任意脆弱的代码,可能导致严重的安全问题。
- 与JSON 文件不同,腌制文件不是人类可以阅读的。
- JSON 文件可以被多种语言所使用和支持。另一方面,Python中的pickle文件可能不被许多语言所支持,你可能需要相关的第三方中介库来作为适配器。
还有什么可以被腌制
这是一个重要的问题,需要很多时间来描述。但是,简而言之,你可以腌制许多Python的东西,比如函数、Pandas 数据框,以及其他许多东西。
Pickle也是一个对机器学习非常有帮助的工具,因为它可以让你保存你的模型,减少耗时的再训练,以及分享、提交和重新加载以前训练的模型。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-685274.html
你可以按照这个指南使用pickle来存储你的机器学习模型。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-685274.html
到了这里,关于Python中使用Pickle来保存对象和重载对象的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!