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Questions and Answers
¿Cuál es una de las funciones utilizadas para cargar archivos JSON en Python?
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¿Qué tipo de datos NO es compatible con JSON?
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¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor la estructura de un archivo HDF5?
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¿Qué característica distingue a HDF5 como formato de datos?
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¿Qué se entiende por atributos en el contexto de HDF5?
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¿Cuál es una similitud clave entre JSON y Pickle en Python?
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¿Qué estructura de datos utiliza el formato JSON para representar sus datos?
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¿Cuál es el propósito del modo de apertura 'a' en un archivo en Python?
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¿Cuál es la principal diferencia entre un archivo CSV y un archivo de texto plano?
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Al guardar datos en un archivo CSV usando np.savetxt, ¿qué aspecto es crucial considerar?
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¿Qué característica distingue a los paquetes como Pandas en comparación con NumPy al manejar datos tabulares?
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¿Cuál es el formato correcto para abrir un archivo para escritura en Python?
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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.dumprequiere dos argumentos: el objeto y un objeto de archivo, que se obtiene mediante la funciónopen.
Escritura en un Archivo Pickle
- El modo de la función
openes 'wb' para indicar escritura en un archivo binario.
Lectura de un Archivo Pickle
- Utiliza la función
pickle.loadpara deserializar el archivo binario de vuelta al objeto original. - El modo de la función
openes '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
jsonestá nativamente soportada por Python. - Se utiliza
json.dumppara serializar objetos, indicando el objeto y el objeto de archivo como argumentos.
Carga de Archivos JSON
- Utiliza la función
json.loadpara 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
h5pypara leer el archivo HDF5. - Los datos pueden ser almacenados en grupos de nivel superior; se pueden añadir atributos como
dt,start_time, ylocation.
Manejo de Archivos en Python
- Uso de la función
printpara mostrar datos en la pantalla. - La función
opendevuelve 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.savetxtpara guardar arreglos en un archivo de texto, con opciones para controlar el formato. -
np.loadtxtpermite 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
openpyxlpara otros tipos de archivos.
Pickle para Almacenamiento de Datos
- Alternativa a archivos de texto o CSV, ideal para almacenar diccionarios, tuplas, y listas.
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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.
