рассол в Python Объяснен Примерами

Привет гики и добро пожаловать в этой статье мы рассмотрим pickle. Наряду с этим, мы также рассмотрим некоторые примеры, чтобы лучше понять. Мы также посмотрим, каково его применение. Но прежде чем двигаться дальше, давайте рассмотрим определение функции, чтобы развить ее базовое понимание.

МодульcPickle помогает нам, реализуя алгоритм превращения произвольного объекта python в серию байтов. Модуль Pickle также содержит аналогичный тип программы. Но разница между 2-мя заключается в том, что cPickle намного быстрее и реализует алгоритм в C. Единственный недостаток cPickle над Pickle заключается в том, что он не позволяет пользователю подкласс из Pickle. Короче говоря, мы можем заключить, что cPickle используется с мотивом сериализации объектов. Теперь в следующем разделе давайте проанализируем наше определение с помощью нескольких программ.

Применение рассола

В этом разделе мы увидим приложение cPickle. Во-первых, здесь нужно было бы замариновать данные .

– ТРАВЛЕНИЕ ДАННЫХ

import pickle as cPickle
mylist = ['apple', 'bat', 'cat', 'dog']
with open('data.txt', 'wb') as fh:
cPickle.dump(mylist, fh)

Здесь я хотел бы прояснить одну вещь: в новой версии python нет модуля cPickle. Поэтому импортируйте модуль pickle, который будет автоматически использовать cPickle. Теперь вернемся к объяснению приведенного выше примера. Здесь во-первых, мы импортировали наш модуль. После чего мы объявили массив. Далее мы использовали команду open и указали имя нашего файла. Здесь мы использовали режим “wb” вместо “w”, так как все операции должны выполняться с использованием потока байтов.

Если вы посмотрите на вышеприведенные 2 изображения, то заметите, что файл с именем data.txt добавляется в левую часть после успешного запуска программы. Вы также можете увидеть на 1-м изображении результат импорта файла cPickle. Теперь мы закончили с частью создания, но по-прежнему ничего не можем прочитать, поскольку данные находятся в двоичной форме. Далее мы рассмотрим, как извлечь данные из файла.

<сильный>– Извлечение данных из pickle

import pickle as cPickle("data.txt", "rb").load(cPickle_off)
print(file)

Здесь из приведенного выше примера мы можем отметить, что мы успешно извлекли наши данные маринования. Для этого мы открыли ваш файл”. data.txt.” Затем мы загрузили его и в конце концов напечатали результат.

Сравнение cPickle vs Pickle

В этом разделе будет обсуждаться основное различие между модулем cPickle и Pickle. Модуль Pickle используется для сериализации и десериализации объекта python. Как и модуль cPickle, он преобразует объекты python в поток байтов. Что помогает в дальнейшем хранении его в базе данных. Основное различие между ними заключается в том, что cPickle намного быстрее, чем Pickle. Это происходит потому, что рассол реализует часть алгоритма в C.

Importerror: нет модуля с именем cPickle

В этом разделе мы обсудим одну распространенную ошибку, с которой многие из нас сталкиваются при работе с модулем cPickle. Распространенная ошибка: “модуль с именем cPickle не найден.” Как я уже говорил ранее, чтобы избежать такой ошибки, мы должны импортировать модуль Pickle вместо cPickle. Что он делает, так это то, что он автоматически импортирует href=”https://scholar.google.co.in/scholar?q=C+accelerator+programming&hl=en&as_sdt=0&as_vis=1&oi=scholart”>C accelerator. Так что импортируйте рассол и избавьтесь от таких ошибок. href=”https://scholar.google.co.in/scholar?q=C+accelerator+programming&hl=en&as_sdt=0&as_vis=1&oi=scholart”>C accelerator. Так что импортируйте рассол и избавьтесь от таких ошибок.

Возможно, вам будет интересно почитать:

Ряды Фибоначчи в Python
Использование панд в CSV() с совершенством
Хэш-функция MD5: Реализация в Python

Вывод

В этой статье мы рассмотрели cPickle. Мы рассмотрели его определение и рассмотрели его применение на примере. Мы посмотрели на процесс травления, а затем извлекли из него данные. В конце концов, мы можем сделать вывод, что модуль cPickle используется для сериализации объектов.

Надеюсь, эта статья смогла развеять все сомнения. Но если у вас есть какие-либо нерешенные вопросы, не стесняйтесь писать их ниже в разделе комментариев. Прочитав это, почему бы не прочитать о функции огрида дальше.