Python Language
डेटा सीरियल

वाक्य - विन्यास

• unpickled_string = अचार.लोड (स्ट्रिंग)
• unpickled_string = pickle.load (file_object)
• pickled_string = pickle.dumps ([('', 'cmplx'), {('ऑब्जेक्ट',): कोई नहीं}], pickle.HIGHEST_PROTOCOL)
• pickle.dump (('', 'cmplx'), {('ऑब्जेक्ट',): कोई नहीं}], file_object, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)
• unjsoned_string = json.loads (string)
• unjsoned_string = json.load (file_object)
• jsoned_string = json.dumps (('a', 'b', 'c', [1, 2, 3)))
• json.dump (('ए', 'बी', 'सी', [1, 2, 3]), file_object]

पैरामीटर

टिप्पणियों

JSON का उपयोग करके क्रमांकन

JSON एक क्रॉस लैंग्वेज है, जो डेटा को क्रमबद्ध करने के लिए व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली विधि है

समर्थित डेटा प्रकार: int , फ्लोट , बूलियन , स्ट्रिंग , सूची और तानाशाही । देखें -> अधिक के लिए JSON विकी

यहाँ एक उदाहरण JSON के मूल उपयोग को प्रदर्शित करता है: -

import json

families = (['John'], ['Mark', 'David', {'name': 'Avraham'}])

# Dumping it into string
json_families = json.dumps(families)
# [["John"], ["Mark", "David", {"name": "Avraham"}]]

# Dumping it to file
with open('families.json', 'w') as json_file:
    json.dump(families, json_file)

# Loading it from string
json_families = json.loads(json_families)

# Loading it from file
with open('families.json', 'r') as json_file:
    json_families = json.load(json_file)

JSON के बारे में विस्तृत जानकारी के लिए JSON- मॉड्यूल देखें।

अचार का उपयोग करके सीरियलाइज़ेशन

अचार के मूल उपयोग को प्रदर्शित करने वाला एक उदाहरण इस प्रकार है : -

# Importing pickle
try:
    import cPickle as pickle  # Python 2
except ImportError:
    import pickle  # Python 3

# Creating Pythonic object:
class Family(object):
    def __init__(self, names):
        self.sons = names

    def __str__(self):
        return ' '.join(self.sons)

my_family = Family(['John', 'David'])

# Dumping to string
pickle_data = pickle.dumps(my_family, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

# Dumping to file
with open('family.p', 'w') as pickle_file:
    pickle.dump(families, pickle_file, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

# Loading from string
my_family = pickle.loads(pickle_data)

# Loading from file
with open('family.p', 'r') as pickle_file:
    my_family = pickle.load(pickle_file)

अचार के बारे में विस्तृत जानकारी के लिए अचार देखें।

चेतावनी : अचार के लिए आधिकारिक दस्तावेज यह स्पष्ट करता है कि कोई सुरक्षा गारंटी नहीं है। ऐसा कोई डेटा लोड न करें जिस पर आपको इसके मूल पर भरोसा न हो।