用示例理解 Python Pickling

在本文中，我们将了解如何在Python中筛选不同的数据类型。我们可以选择布尔值、整数、浮点数、复数、字符串、元组、列表、集合和包含可拾取对象的字典。一些实体，如生成器、内部本地类、lambda函数不能进行PICKLE。

什么是PICKLE？

PICKLE涉及一个连续的序列化和反序列化对象类型及相关结构的Python实体的循环，也称为编组或展平，这涉及将内存中的对象转换为字节形式，可以存储在磁盘上或发送到本地网络。

使用限制吗？

当我们想使用不同的编程语言共享数据时，不建议使用pickle模块。这意味着不能保证跨平台兼容性。

可以在不处理文件的情况下对原始数据进行PICKLE。在本模块中，我们将学习如何通过序列化过程将原始数据PICKLE为二进制文件。

示例

# 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()

输出结果

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