Introducción a Serialization y Pickle

Questions and Answers

¿Cuál es una de las funciones utilizadas para cargar archivos JSON en Python?

json.open

json.read

json.import

json.load (correct)

¿Qué tipo de datos NO es compatible con JSON?

Números

Funciones (correct)

Cadenas de texto

Listas anidadas

¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor la estructura de un archivo HDF5?

Un archivo que solo contiene imágenes

Una serie de archivos JSON separados

Una colección de datasets y grupos (correct)

Un archivo de texto plano

¿Qué característica distingue a HDF5 como formato de datos?

No tiene límite de tamaño de archivo Signup and view all the answers

¿Qué se entiende por atributos en el contexto de HDF5?

Propiedades que describen datasets y grupos Signup and view all the answers

¿Cuál es una similitud clave entre JSON y Pickle en Python?

Ambos pueden almacenar listas anidadas y diccionarios Signup and view all the answers

¿Qué estructura de datos utiliza el formato JSON para representar sus datos?

Pares de clave-valor Signup and view all the answers

¿Cuál es el propósito del modo de apertura 'a' en un archivo en Python?

Agregar contenido al final del archivo existente. Signup and view all the answers

¿Cuál es la principal diferencia entre un archivo CSV y un archivo de texto plano?

Los archivos CSV utilizan comas como delimitadores para separar valores. Signup and view all the answers

Al guardar datos en un archivo CSV usando np.savetxt, ¿qué aspecto es crucial considerar?

Es necesario especificar el argumento delimitador. Signup and view all the answers

¿Qué característica distingue a los paquetes como Pandas en comparación con NumPy al manejar datos tabulares?

Pandas utiliza una estructura llamada DataFrame. Signup and view all the answers

¿Cuál es el formato correcto para abrir un archivo para escritura en Python?

open('archivo.txt', 'w') Signup and view all the answers

Study Notes

Proceso de Serialización

La serialización convierte objetos en memoria a flujos de bytes.
Los archivos se almacenan como archivos binarios en el disco.

Proceso de Deserialización

Carga archivos binarios de vuelta a objetos de Python.
La función pickle.dump requiere dos argumentos: el objeto y un objeto de archivo, que se obtiene mediante la función open.

Escritura en un Archivo Pickle

El modo de la función open es 'wb' para indicar escritura en un archivo binario.

Lectura de un Archivo Pickle

Utiliza la función pickle.load para deserializar el archivo binario de vuelta al objeto original.
El modo de la función open es 'rb' para lectura binaria.

Ventajas del Formato Pickle

Facilita el almacenamiento y carga de estructuras de datos de Python.
No requiere código adicional para cambiar la estructura de datos.

Introducción a JSON

JSON (JavaScript Object Notation) es un formato independiente del lenguaje de datos.
La extensión del archivo es ".json", ocupa menos espacio y permite una manipulación más rápida en comparación con pickle.

Estructura del JSON

Utiliza cadenas entre comillas para el texto y pares clave-valor.
Muy similar a un diccionario de Python.

Escritura de un Archivo JSON

La biblioteca json está nativamente soportada por Python.
Se utiliza json.dump para serializar objetos, indicando el objeto y el objeto de archivo como argumentos.

Carga de Archivos JSON

Utiliza la función json.load para cargar archivos JSON desde el disco.
JSON admite cadenas, números, listas anidadas y objetos, similar a pickle.

HDF5 para Almacenamiento de Datos Grandes

Un formato de datos binario que no tiene límite de tamaño de archivo.
Proporciona IO paralelo y optimizaciones de bajo nivel.

Estructura de Archivos HDF5

Contiene conjuntos de datos y grupos que funcionan como carpetas.
Los atributos describen propiedades de conjuntos de datos y grupos.

Creación y Lectura de Archivos HDF5 en Python

Se utiliza h5py para leer el archivo HDF5.
Los datos pueden ser almacenados en grupos de nivel superior; se pueden añadir atributos como dt, start_time, y location.

Manejo de Archivos en Python

Uso de la función print para mostrar datos en la pantalla.
La función open devuelve un objeto de archivo y se utiliza con argumentos de modo de lectura, escritura o en modo binario.

Escritura en un Archivo

Se especifica el nombre del archivo con el modo 'w' para escritura.
Es importante cerrar el archivo para asegurar que todos los datos se guarden.

Agregar contenido a un Archivo

Cambiar el modo a 'a' para permitir agregar datos al final del archivo existente.

Lectura de un Archivo

Leer un archivo desde el disco y almacenar su contenido en una variable.
Usar f.readlines() para almacenar líneas en una lista.

Guardar y Leer Arreglos usando NumPy

Utiliza la función np.savetxt para guardar arreglos en un archivo de texto, con opciones para controlar el formato.
np.loadtxt permite leer archivos directamente en arreglos, omitiendo el primer encabezado.

Formato de Archivo CSV

Archivo de texto delimitado utilizando comas para separar valores, útil para almacenar grandes tablas de datos.
Puede ser visualizado en Microsoft Excel y representa registros de datos.

Módulo CSV en Python

Usado para leer y escribir archivos CSV mediante la biblioteca NumPy.
Los archivos CSV pueden ser abiertos y manipulados tanto en Excel como en editores de texto.

Más allá de NumPy

La biblioteca Pandas es popular para trabajar con datos tabulares.
También se puede explorar el uso de openpyxl para otros tipos de archivos.

Pickle para Almacenamiento de Datos

Alternativa a archivos de texto o CSV, ideal para almacenar diccionarios, tuplas, y listas.

Description

Este cuestionario cubre el proceso de serialización usando Pickle en Python. Aprenderás cómo convertir objetos en memoria a flujos de bytes y cómo guardar y cargar esos flujos en archivos binarios. También se explorará la función Pickle.dump y su uso.