Pickle dapat digunakan untuk melakukan pra-proses kerangka kerja entitas Python yang merupakan proses mengubah objek dari memori menjadi aliran byte yang dapat disimpan ke disk sebagai format biner. Prosedur ini dikenal sebagai serialisasi. Untuk melakukannya, gunakan metode pickle dump(). Saat catatan biner ini dimuat kembali ke dalam program Python, catatan tersebut dapat dibatalkan serialnya dan diubah kembali menjadi objek Python menggunakan metode pickle load().
Artikel ini mengajarkan Anda cara menyimpan data, lebih khusus kamus, menggunakan modul acar Python. Untuk memulai, kita harus mendapatkan modul acar. Pickle dump() menerima tiga parameter. Input pertama menentukan data yang akan disimpan. Parameter kedua adalah objek file yang dikembalikan saat file dibuka dalam mode tulis-biner (wb). Argumen nilai kunci adalah parameter ketiga. Protokol ditentukan oleh parameter ini. Acar diklasifikasikan menjadi dua jenis: PROTOKOL TERTINGGI serta PROTOKOL DEFAULT acar. Untuk mengambil atau deserialize data, metode pickle load() digunakan di mana objek file diperoleh dengan membuka file dalam mode read-binary (rb).
Contoh 1: Serialisasi dan Deserialisasi Data dalam File Pickle Menggunakan Fungsi Pickle Dump dan Load
Dalam contoh ini, kita akan mempelajari cara membuat serialisasi dan deserialisasi data sebagai kamus dengan kode yang sangat sederhana.
Dalam kode yang disajikan pada ilustrasi sebelumnya, modul pickle pertama dari library Python diimpor agar metodenya dapat digunakan. Kemudian kamus data dengan 2 kunci dan nilai diinisialisasi dan disimpan dalam variabel bernama 'bentuk'. Pada baris berikutnya, metode pickle dump() digunakan untuk membuka file baru dengan nama 'info.p' dalam mode tulis-biner (wb) dan data 'bentuk' disimpan dalam file ini. Di baris berikutnya, metode pickle load() digunakan untuk file yang sama tempat kami membuang data dalam mode rb. Ini mengembalikan data kamus kami dan disimpan dalam variabel bernama 'a'. Terakhir, objek yang dikembalikan ini ditampilkan di terminal keluaran menggunakan perintah cetak seperti yang ditunjukkan pada tangkapan layar berikut.
Kita dapat melihat bahwa data pertama kali disimpan di file “info.p” menggunakan metode dump. Kemudian, saat kami menggunakan metode load() ke file yang sama, kami mendapatkan kembali data kami.
Contoh 2: Menggunakan Fungsi Pickle Dump dengan Protokol Tambahan untuk Membuat Serialisasi Data dengan Python
Ini adalah contoh serupa di mana kami menggunakan protokol tambahan, 'HIGHEST_PROTOCOL', dari acar yang merupakan protokol terbaru. Protokol ini memungkinkan fitur bahasa baru yang dapat kita gunakan dan menyertakan pengoptimalan.
Dalam kode yang diberikan pada ilustrasi sebelumnya, modul acar pertama diimpor. Kemudian kamus satu item dengan kunci dan nilai diinisialisasi dan disimpan dalam variabel 'a'. Di baris berikutnya, file baru yaitu 'info.p' dibuka dalam mode wb sebagai pegangan. Sekarang, file tersebut ada di objek yang disebut 'pegangan'. Kemudian, fungsi dump() digunakan untuk 'menangani' dengan kamus 'a' menggunakan 'HIGHEST_PROTOCOL'. Ini memungkinkan kamus dalam 'a' untuk disimpan dalam file 'info.p' pada disk komputer. Untuk mengekstrak informasi dari file, file dibuka dalam mode “rb” terlebih dahulu. Kemudian, metode pickle load() digunakan untuk file ini. Data yang dikembalikan disimpan dalam atribut 'b'. Terakhir, dengan menggunakan perintah cetak, informasi ini ditampilkan di simpul keluaran, seperti yang terlihat pada tangkapan layar berikut:
Contoh 3: Serialisasi dan Deserialisasi Daftar Data dalam File Pickle Menggunakan Fungsi Pickle Dump and Load
Dalam contoh ini, modul pickle diimpor terlebih dahulu. Kemudian, beberapa data dimasukkan ke dalam kamus dalam format daftar dan disimpan dalam variabel “shape_colors”. Di baris berikutnya, metode pickle dump() digunakan langsung dengan data ini. Sebagai ganti file dalam parameternya, file 'info.p' dibuka dalam mode wb. Akibatnya, data kamus sekarang dibuang di file ini yang disimpan di disk komputer. Kemudian, untuk membaca data dari file, metode pickle load() digunakan pada file yang sama. Data yang dikembalikan disimpan dalam variabel 'a'. Terakhir, dengan menggunakan perintah print, informasi ini ditampilkan di terminal sekunder, seperti yang digambarkan dalam snapshot berikut:
Contoh 4: Menyimpan Informasi dalam File Pickle Menggunakan Fungsi Pickle Dump dan Load dengan Parameter Berbeda
Dalam kode yang diberikan, modul acar pertama diimpor. Kemudian, kamus gaji diinisialisasi dan disimpan dalam variabel “gaji”. Di baris berikutnya, file baru 'salary.p' dibuka dalam mode wb sebagai pegangan. Sekarang, file tersebut ada di objek yang disebut 'pegangan'. Kemudian, fungsi pickle dump() digunakan untuk “menangani” dengan kamus “salaries” menggunakan “HIGHEST_PROTOCOL”. Hal ini memungkinkan kamus dalam 'salaries' untuk disimpan dalam file 'salary.p' ke dalam disk komputer. Sekarang, untuk mengambil kembali data dari file, file dibuka terlebih dahulu dalam mode 'rb'. Kemudian, metode pickle load() digunakan untuk file ini. Informasi yang dikembalikan disimpan dalam variabel 'a'. Pada akhirnya, dengan menggunakan perintah cetak, data ini ditampilkan di ujung keluaran seperti yang digambarkan dalam cuplikan berikut:
Contoh 5: Serialisasi dan Deserialisasi Data dalam Berbagai Dimensi dalam File Pickle Menggunakan Fungsi Pickle Dump and Load
Membuat DataFrames (tabel multi-dimensi) dengan Python berguna untuk menguji metode dan fungsi baru yang ditemukan dalam modul Python Panda. Ada berbagai metode untuk membuat DataFrame dari awal, tetapi salah satu yang paling sederhana adalah menggunakan kamus dasar.
Pada kode yang diberikan pada ilustrasi sebelumnya, modul pickle dan Pandas pertama diimpor. Kemudian, tabel multidimensi dibuat menggunakan metode pd.DataFrame(). Atribut strategi selanjutnya adalah daftar empat daftar. Setiap daftar sesuai dengan baris tabel. Parameter kedua adalah 'kolom' yang menentukan judul setiap kolom tabel. DataFrame ini disimpan di 'pra'. Kemudian, file baru yaitu 'attendance.p' dibuka dalam mode wb dan metode pickle dump() digunakan pada file ini dengan DataFrame. Sekarang, data yang kami tentukan disimpan di file 'attendance.p' di hard disk komputer.
Untuk mengambil data dari file, kami membuka file dalam mode rb yang memungkinkan pembacaan file. Kemudian, metode pickle load() digunakan dalam file “attendance.p”. Terakhir, data dalam file ditampilkan di terminal keluaran. Seperti yang bisa kita lihat, seluruh DataFrame ditampilkan di terminal keluaran yang disimpan dalam file “attendance.p”.
Kesimpulan
Berhati-hatilah saat bekerja dengan file acar. Modul acar tidak memiliki keamanan. Hanya pisahkan data yang Anda yakini. Dimungkinkan untuk membuat data acar berbahaya yang mungkin mengeksekusi kode arbitrer selama proses unpickling. Namun, ini adalah metode yang efektif untuk menyimpan kamus, daftar, dan tabel dengan Python. Pengawetan sangat bermanfaat dalam analisis data saat Anda menjalankan operasi rutin pada data seperti pra-pemrosesan. Saya harap artikel ini membantu Anda mempelajari berbagai metode modul acar Python dan cara menggunakannya dengan kamus.