Dicionário de picles em python

O picles pode ser usado para pré-processar as estruturas de entidade Python, que é o processo de converter um objeto da memória em um fluxo de bytes que pode ser salvo para disco como um formato binário. Este procedimento é conhecido como serialização. Para conseguir isso, use o método de dump de picles (). Quando este registro binário é carregado em um programa Python novamente, ele pode ser desperdimizado e convertido de volta em um objeto Python usando o método Pickle Load ().

Este artigo ensina como armazenar os dados, mais especificamente um dicionário, usando o módulo Python Pickle. Para começar, devemos adquirir o módulo de picles. Picles Dump () aceita três parâmetros. A primeira entrada especifica os dados para salvar. O segundo parâmetro é o objeto de arquivo que é retornado quando um arquivo é aberto no modo Write-Binary (WB). O argumento do valor-chave é o terceiro parâmetro. O protocolo é definido por este parâmetro. Um picles é classificado em dois tipos: protocolo mais alto e um protocolo padrão de picles. Para recuperar ou desserializar os dados, o método Pickle Load () é usado através do qual um objeto de arquivo é obtido abrindo um arquivo no modo Read-Binary (RB).

Exemplo 1: Serialização e deserialização de dados em um arquivo de picles usando o despejo de picles e a função de carga

Neste exemplo, aprenderemos a serializar e desserializar os dados como um dicionário com um código muito simples.

No código apresentado na ilustração anterior, o primeiro módulo de picles da biblioteca Python é importado para que seus métodos possam ser usados. Em seguida, um dicionário de dados com 2 teclas e valores é inicializado e armazenado na variável denominada "forma". Na próxima linha, o método Pickle Dump () é usado para abrir um novo arquivo com o nome “Informações.P ”no modo Write-Binary (WB) e os dados de“ forma ”são armazenados neste arquivo. Na linha seguinte, o método Pickle Load () é empregado para o mesmo arquivo em que jogamos os dados no modo RB. Isso retorna nossos dados de dicionário e é armazenado na variável chamada "A". Finalmente, este objeto retornado é exibido no terminal de saída usando o comando de impressão, como mostrado na captura de tela a seguir.

Podemos ver que os dados foram armazenados pela primeira vez na “informação.Arquivo P ”usando o método de despejo. Então, quando empregamos o método load () para o mesmo arquivo, recuperamos nossos dados.

Exemplo 2: Usando a função de despejo de picles com um protocolo adicional para serializar os dados no Python

Este é um exemplo semelhante no qual usamos um protocolo adicional, o "High mais High_Protocol", de Pickle, que é o mais recente protocolo. Este protocolo permite novos recursos de linguagem que podemos usar e incluir otimizações.

No código fornecido na ilustração anterior, o primeiro módulo de picles é importado. Então, um dicionário de um item com uma chave e valor é inicializado e armazenado na variável "a". Na próxima linha, um novo arquivo que é a “informação.P ”é aberto no modo WB como uma alça. Agora, o arquivo está no objeto chamado "Handle". Em seguida, a função Dump () é empregada para "" Handle "com o dicionário" A "usando o" High mais High_Protocol ". Isso permite que o dicionário em "A" seja salvo na "informação.Arquivo P ”no disco do computador. Para extrair as informações do arquivo, o arquivo é aberto no modo "RB" primeiro. Em seguida, o método de carga de picles () é empregado para este arquivo. Os dados retornados são salvos no atributo "B". Por fim, usando o comando de impressão, essas informações são exibidas no nó de saída, como visto na seguinte captura de tela:

Exemplo 3: Serialização e desserialização de uma lista de dados em um arquivo de picles usando o despejo de picles e a função de carga

Neste exemplo, o módulo de picles é importado primeiro. Em seguida, alguns dados são inseridos em um dicionário em um formato de lista e armazenados na variável "shape_colors". Na próxima linha, o método Pickle Dump () é empregado diretamente com esses dados. No lugar do arquivo em seu parâmetro, a “informação.O arquivo P ”é aberto no modo WB. Como resultado, os dados do dicionário agora são despejados neste arquivo que é armazenado no disco do computador. Em seguida, para ler os dados do arquivo, o método Pickle Load () é empregado no mesmo arquivo. Os dados retornados são salvos na variável "A". Finalmente, usando o comando de impressão, essas informações são exibidas nos terminais secundários, conforme mostrado no instantâneo a seguir:

Exemplo 4: Armazenamento de informações em um arquivo de picles usando o depósito de picles e funções de carga com diferentes parâmetros

No código fornecido, o primeiro módulo de picles é importado. Então, um dicionário de salários é inicializado e armazenado na variável "salários". Na próxima linha, um novo arquivo “Salário.P ”é aberto no modo WB como uma alça. Agora, o arquivo está no objeto chamado "Handle". Em seguida, a função Dump () é empregada para "manusear" com o dicionário "salários" usando o "High mais alto_protocol". Isso permite que o dicionário em "salários" seja salvo no "salário.Arquivo P ”no disco do computador. Agora, para recuperar os dados de volta do arquivo, o arquivo é aberto pela primeira vez no modo "RB". Em seguida, o método de carga de picles () é empregado para este arquivo. As informações revertidas são salvas na variável "a". Por fim, usando o comando de impressão, esses dados são exibidos na extremidade de saída, conforme mostrado no instantâneo a seguir:

Exemplo 5: Serialização e desserialização de dados em múltiplas dimensões em um arquivo de picles usando o despejo de picles e a função de carga

Criar quadros de dados (tabelas multidimensionais) no Python é útil para testar novos métodos e funções encontradas no módulo de Python do Panda. Existem vários métodos para construir um quadro de dados do zero, mas um dos mais simples é utilizar um dicionário básico.

No código fornecido na ilustração anterior, os primeiros módulos de picles e pandas são importados. Então, uma tabela multidimensional é criada usando o PD.Método DataFrame (). O próximo atributo da estratégia é uma lista de quatro listas. Cada lista corresponde a uma linha da tabela. O segundo parâmetro é "colunas", que define o título de cada coluna da tabela. Este DataFrame é armazenado em "Pre". Então, um novo arquivo que é “presença.P ”é aberto no modo WB e o método Pickle Dump () é empregado neste arquivo com o DataFrame. Agora, nossos dados especificados são armazenados no “Participação.Arquivo P ”no disco rígido do computador.

Para recuperar os dados do arquivo, abrimos o arquivo no modo RB, o que permite a leitura do arquivo. Em seguida, o método de carga de picles () é empregado no “Participação.arquivo p ”. Finalmente, os dados no arquivo são exibidos no terminal de saída. Como podemos ver, todo o quadro de dados é exibido no terminal de saída que é armazenado no “Participação.arquivo p ”.

Conclusão

Tome precauções extras ao trabalhar com arquivos de picles. O módulo de picles não tem segurança. Apenas descompace os dados em que você está confiante. É possível criar dados de picles maliciosos que possam executar o código arbitrário durante o processo Unpickling. É, no entanto, um método eficaz de armazenar dicionários, listas e tabelas em Python. A decapagem é especialmente benéfica na análise de dados quando você está executando operações de rotina nos dados, como pré-processamento. Espero que este artigo tenha ajudado você a aprender sobre os diferentes métodos do módulo de picles de Python e como usá -lo com dicionários.