Pickle-Beispiele#

Python-`pickle`-Modul#

In diesem Beispiel wollen wir mit dem Python pickle-Modul das foldende Dict im Pickle-Format speichern:

[1]:

pyviz = {'Titel':'PyViz Tutorial',
         'Sprache':'de',
         'Autor*innen':'Veit Schiele',
         'Lizenz':'BSD-3-Clause',
         'Veröffentlichungsdatum':'2020-04-13'
}

[2]:

import pickle

[3]:

with open('pyviz.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(pyviz, f, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

Nun lesen wir die Pickle-Datei wieder ein:

[4]:

with open('pyviz.pkl', 'rb') as f:
    pyviz = pickle.load(f)

print(pyviz)

{'Titel': 'PyViz Tutorial', 'Sprache': 'de', 'Autor*innen': 'Veit Schiele', 'Lizenz': 'BSD-3-Clause', 'Veröffentlichungsdatum': '2020-04-13'}

Auf diese Weise können wir Python-Objekte einfach persistent speichern.

Warnung:

pickle kann nur als kurzfristiges Speicherformat empfohlen werden. Das Problem ist, dass nicht garantiert wird, dass das Format im Laufe der Zeit stabil bleibt; ein heute gepickeltes Objekt lässt sich möglicherweise mit einer späteren Version der Bibliothek nicht mehr entpickeln.

pandas#

Alle Pandas-Objekte haben eine to_pickle-Methode, die Daten im Pickle-Format auf die Festplatte schreibt:

[5]:

import pandas as pd

books = pd.read_pickle('books.pkl')

books

[5]:

	Titel	Sprache	Autor*innen	Lizenz	Veröffentlichungsdatum
0	Python basics	en	Veit Schiele	BSD-3-Clause	2021-10-28
1	Jupyter Tutorial	en	Veit Schiele	BSD-3-Clause	2019-06-27
2	Jupyter Tutorial	de	Veit Schiele	BSD-3-Clause	2020-10-26
3	PyViz Tutorial	en	Veit Schiele	BSD-3-Clause	2020-04-13

pandas-Objekte haben alle eine to_pickle-Methode, die die Daten im Pickle-Format auf die Festplatte schreibt:

[6]:

books.to_pickle('books.pkl')