Comment utiliser le module pickle pour désérialiser des chaînes en objets Python dans Python 3.x

Python est un langage de programmation de haut niveau largement utilisé avec des fonctions puissantes et des bibliothèques riches. Parmi eux, le module pickle fait partie de la bibliothèque standard Python. Il fournit un moyen simple de sérialiser (convertir des objets Python en flux d'octets) et de désérialiser (convertir des flux d'octets en objets Python) des objets Python. Cet article explique comment utiliser le module pickle dans Python 3.x pour désérialiser des chaînes en objets Python, avec des exemples de code.

Avant de commencer, nous devons comprendre les principes de base et quelques précautions du module cornichon. Le module pickle utilise des algorithmes spécifiques pour convertir les objets Python en flux d'octets et les enregistrer sur le disque ou les transférer vers d'autres ordinateurs. Le module pickle peut reconvertir un flux d'octets en un objet Python lors de la désérialisation. Notez que le module pickle ne peut être utilisé que pour sérialiser les types de données, les classes personnalisées et les fonctions intégrées de Python. Pour certains modules externes, descripteurs de fichiers, etc., le module pickle ne peut pas être sérialisé.

Voici un exemple simple montrant comment utiliser le module pickle pour désérialiser une chaîne en un objet Python :

import pickle # 定义一个字符串 string_data = "Hello, World!" # 使用pickle模块将字符串序列化为字节流 byte_data = pickle.dumps(string_data) # 使用pickle模块将字节流反序列化为Python对象 object_data = pickle.loads(byte_data) # 打印反序列化后的Python对象 print(object_data)

Dans l'exemple ci-dessus, nous définissons d'abord une chaînestring_data, où la chaîne "Bonjour , Monde!" est enregistré. Nous utilisons ensuitepickle.dumps(string_data)pour sérialiser cette chaîne dans un flux d'octets et enregistrer le résultat dansbyte_data. Ensuite, nous utilisonspickle.loads(byte_data)pour redésérialiser le flux d'octets dans un objet Python et l'enregistrer dansobject_data.string_data，其中保存了"Hello,World!"这个字符串。然后，我们使用pickle.dumps(string_data)将该字符串序列化为字节流，并将结果保存在byte_data中。接着，我们使用pickle.loads(byte_data)将字节流重新反序列化为Python对象，并保存在object_data中。

最后，我们使用print(object_data)来打印反序列化后的Python对象。在这个示例中，我们希望输出的结果是"Hello, World!"。

需要注意的是，pickle模块除了dumps()和loads()这对用于序列化和反序列化的函数，还提供了一些其他常用的函数，如dump()和load()用于将字节流保存到文件或从文件中读取字节流。此外，如果你需要序列化和反序列化自定义的类或函数，你需要在这些类或函数的定义中实现__getstate__和__setstate__

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