Hướng dẫn %store python - % cửa hàng trăn

Xin chào người đọc! Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ xử lý cách chúng tôi có thể lưu dữ liệu một cách hiệu quả trong Python.

Nội dung chính ShowShow

• 1. Sử dụng dưa chua để lưu trữ các đối tượng Python
• 2. Sử dụng SQLite3 để lưu dữ liệu trong Python liên tục
• 3. Sử dụng sqlitedict làm bộ nhớ cache liên tục
• 2. Sử dụng SQLite3 để lưu dữ liệu trong Python liên tục
• Chúng ta có thể lưu dữ liệu trong Python không?
• Cách tốt nhất để lưu trữ dữ liệu trong Python là gì?
• Làm thế nào để Python lưu trữ dữ liệu vào một tệp?
• Save () trong Python là gì?

Lưu () hàm.Hàm Save () được sử dụng để lưu một mảng vào tệp nhị phân ở định dạng .npy numpy.used to save an array to a binary file in NumPy .npy format.

1. Sử dụng dưa chua để lưu trữ các đối tượng Python

2. Sử dụng SQLite3 để lưu dữ liệu trong Python liên tục

3. Sử dụng sqlitedict làm bộ nhớ cache liên tục

Khi chúng tôi làm việc trên các ứng dụng Python, chúng tôi sẽ xử lý trực tiếp các đối tượng Python, vì mọi thứ đều là một đối tượng trong Python. Hãy cùng nhìn vào một số cách mà chúng ta có thể lưu trữ chúng một cách dễ dàng!

import pickle

class MyClass():
    def __init__(self, param):
        self.param = param

def save_object(obj):
    try:
        with open("data.pickle", "wb") as f:
            pickle.dump(obj, f, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL)
    except Exception as ex:
        print("Error during pickling object (Possibly unsupported):", ex)

obj = MyClass(10)
save_object(obj)

Nếu chúng ta muốn giữ mọi thứ đơn giản, chúng ta có thể sử dụng mô -đun Pickle, đây là một phần của thư viện tiêu chuẩn để lưu dữ liệu trong Python.

Chúng ta có thể sử dụng các đối tượng python Pickle Pickle vào một tệp Pickle, mà chúng ta có thể sử dụng để lưu/tải dữ liệu.

import pickle

class MyClass():
    def __init__(self, param):
        self.param = param

def load_object(filename):
    try:
        with open(filename, "rb") as f:
            return pickle.load(f)
    except Exception as ex:
        print("Error during unpickling object (Possibly unsupported):", ex)

obj = load_object("data.pickle")

print(obj.param)
print(isinstance(obj, MyClass))

Vì vậy, nếu bạn có một đối tượng tùy chỉnh mà bạn có thể cần lưu trữ / truy xuất, bạn có thể sử dụng định dạng này:

Nếu bạn chạy tập lệnh này, bạn sẽ nhận thấy một tệp có tên

import pickle

class MyClass():
    def __init__(self, param):
        self.param = param

def load_object(filename):
    try:
        with open(filename, "rb") as f:
            return pickle.load(f)
    except Exception as ex:
        print("Error during unpickling object (Possibly unsupported):", ex)

obj = load_object("data.pickle")

print(obj.param)
print(isinstance(obj, MyClass))

2. Sử dụng SQLite3 để lưu dữ liệu trong Python liên tục

3. Sử dụng sqlitedict làm bộ nhớ cache liên tục

Khi chúng tôi làm việc trên các ứng dụng Python, chúng tôi sẽ xử lý trực tiếp các đối tượng Python, vì mọi thứ đều là một đối tượng trong Python. Hãy cùng nhìn vào một số cách mà chúng ta có thể lưu trữ chúng một cách dễ dàng!

Nếu chúng ta muốn giữ mọi thứ đơn giản, chúng ta có thể sử dụng mô -đun Pickle, đây là một phần của thư viện tiêu chuẩn để lưu dữ liệu trong Python.

Chúng ta có thể sử dụng các đối tượng python Pickle Pickle vào một tệp Pickle, mà chúng ta có thể sử dụng để lưu/tải dữ liệu.

Vì vậy, nếu bạn có một đối tượng tùy chỉnh mà bạn có thể cần lưu trữ / truy xuất, bạn có thể sử dụng định dạng này:

3. Sử dụng sqlitedict làm bộ nhớ cache liên tục

Khi chúng tôi làm việc trên các ứng dụng Python, chúng tôi sẽ xử lý trực tiếp các đối tượng Python, vì mọi thứ đều là một đối tượng trong Python. Hãy cùng nhìn vào một số cách mà chúng ta có thể lưu trữ chúng một cách dễ dàng!

Chúng ta có thể sử dụng các đối tượng python Pickle Pickle vào một tệp Pickle, mà chúng ta có thể sử dụng để lưu/tải dữ liệu.

Vì vậy, nếu bạn có một đối tượng tùy chỉnh mà bạn có thể cần lưu trữ / truy xuất, bạn có thể sử dụng định dạng này:

import pickle

class MyClass():
    def __init__(self, param):
        self.param = param

def load_object(filename):
    try:
        with open(filename, "rb") as f:
            return pickle.load(f)
    except Exception as ex:
        print("Error during unpickling object (Possibly unsupported):", ex)

obj = load_object("data.pickle")

print(obj.param)
print(isinstance(obj, MyClass))

Để tải lại cùng một đối tượng, chúng ta có thể sử dụng

import pickle

class MyClass():
    def __init__(self, param):
        self.param = param

def load_object(filename):
    try:
        with open(filename, "rb") as f:
            return pickle.load(f)
    except Exception as ex:
        print("Error during unpickling object (Possibly unsupported):", ex)

obj = load_object("data.pickle")

print(obj.param)
print(isinstance(obj, MyClass))

import pickle

class MyClass():
    def __init__(self, param):
        self.param = param

def load_object(filename):
    try:
        with open(filename, "rb") as f:
            return pickle.load(f)
    except Exception as ex:
        print("Error during unpickling object (Possibly unsupported):", ex)

obj = load_object("data.pickle")

print(obj.param)
print(isinstance(obj, MyClass))

from sqlitedict import SqliteDict

class MyClass():
    def __init__(self, param):
        self.param = param

def save(key, value, cache_file="cache.sqlite3"):
    try:
        with SqliteDict(cache_file) as mydict:
            mydict[key] = value # Using dict[key] to store
            mydict.commit() # Need to commit() to actually flush the data
    except Exception as ex:
        print("Error during storing data (Possibly unsupported):", ex)

def load(key, cache_file="cache.sqlite3"):
    try:
        with SqliteDict(cache_file) as mydict:
            value = mydict[key] # No need to use commit(), since we are only loading data!
        return value
    except Exception as ex:
        print("Error during loading data:", ex)

obj1 = MyClass(10)
save("MyClass_key", obj1)

obj2 = load("MyClass_key")

print(obj1.param, obj2.param)
print(isinstance(obj1, MyClass), isinstance(obj2, MyClass))

Vì vậy, nếu bạn có một đối tượng tùy chỉnh mà bạn có thể cần lưu trữ / truy xuất, bạn có thể sử dụng định dạng này:

Nếu bạn chạy tập lệnh này, bạn sẽ nhận thấy một tệp có tên

import pickle

class MyClass():
    def __init__(self, param):
        self.param = param

def load_object(filename):
    try:
        with open(filename, "rb") as f:
            return pickle.load(f)
    except Exception as ex:
        print("Error during unpickling object (Possibly unsupported):", ex)

obj = load_object("data.pickle")

print(obj.param)
print(isinstance(obj, MyClass))

2. Sử dụng SQLite3 để lưu dữ liệu trong Python liên tục

3. Sử dụng sqlitedict làm bộ nhớ cache liên tục