python 硬盘序列号(python硬盘序列化)

Python硬盘序列化是指将Python对象转换为字节流，存储在硬盘上以便之后使用。它可以在程序重启后，继续使用之前存储的对象，从而避免重新计算，提高程序效率。

import pickle
# 定义对象
class Student:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
s = Student('Tom', 18)
# 写入文件
with open('student.pickle', 'wb') as f:
pickle.dump(s, f)
# 读取文件
with open('student.pickle', 'rb') as f:
s = pickle.load(f)
print(s.name, s.age)

在以上代码中，我们先定义了一个Student类，并创建一个对象s。然后使用pickle模块将s对象序列化后写入文件"student.pickle"中。最后再使用pickle模块将文件中的字节流读取出来，反序列化为对象，并输出其名称和年龄。

需要注意的是，存储的对象需要是可序列化的，即对象的属性也必须是可序列化的。在某些情况下，某些属性需要通过特殊方式进行序列化或反序列化，比如datetime对象需要使用datetime模块中的函数。

import datetime
import pickle
class Employee:
def __init__(self, name, hire_date):
self.name = name
self.hire_date = hire_date
def serialize(self):
return {'name': self.name,
'hire_date': self.hire_date.strftime('%Y-%m-%d')}
@classmethod
def deserialize(cls, data):
return cls(name=data['name'],
hire_date=datetime.datetime.strptime(data['hire_date'], '%Y-%m-%d').date())
e = Employee('Tom', datetime.date(2022, 1, 1))
with open('employee.pickle', 'wb') as f:
data = e.serialize()
pickle.dump(data, f)
with open('employee.pickle', 'rb') as f:
data = pickle.load(f)
e = Employee.deserialize(data)
print(e.name, e.hire_date)

以上代码中，我们在Employee类中定义了serialize方法和deserialize方法，用于将对象序列化为字典和从字典中反序列化，并使用了datetime模块对日期进行了特殊处理。在序列化时，先将对象转换为字典，再存储到文件中；在反序列化时，先从文件中读取字典，再将其转换为Employee对象。