Questions and Answers
¿Cuál es una de las funciones utilizadas para cargar archivos JSON en Python?
¿Qué tipo de datos NO es compatible con JSON?
¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor la estructura de un archivo HDF5?
¿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.dump
requiere 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
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
, ylocation
.
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.
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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.