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Python 中的反序列化方法可以應用于多種場景，例如：
- 從文件中讀取序列化的對象：使用
pickle模塊的load()方法，可以將文件中序列化的對象加載為 Python 對象，然后可以在程序中使用它們。
import pickle
# 從文件中讀取序列化的對象
with open('data.pickle', 'rb') as file:
data = pickle.load(file)
# 使用反序列化的對象
print(data)- 通過網絡傳輸的數據：使用
pickle模塊的loads()方法，可以將網絡傳輸中的序列化對象轉換為 Python 對象，然后可以對其進行操作。
import pickle
# 通過網絡傳輸的序列化數據
data = b'\x80\x04\x95\x14\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x8c\x0fHello, World!\x94.'
# 反序列化數據
obj = pickle.loads(data)
# 使用反序列化的對象
print(obj)- 數據庫 交互：有些數據庫支持將 Python 對象直接序列化保存，例如 SQLite 中的
BLOB類型。可以使用pickle模塊將對象序列化為二進制數據，然后保存到數據庫中，再從數據庫中讀取出來時進行反序列化。
import sqlite3
import pickle
# 連接數據庫
conn = sqlite3.connect('data.db')
c = conn.cursor()
# 創建表
c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS data
(id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
obj BLOB)''')
# 序列化對象
data = pickle.dumps({'name': 'Alice', 'age': 25})
# 插入數據
c.execute('INSERT INTO data (obj) VALUES (?)', (sqlite3.Binary(data),))
conn.commit()
# 從數據庫中讀取數據
c.execute('SELECT obj FROM data WHERE id = ?', (1,))
row = c.fetchone()
# 反序列化數據
obj = pickle.loads(row[0])
# 使用反序列化的對象
print(obj)
# 關閉數據庫連接
conn.close()這些是反序列化方法在不同場景下的應用示例，可以根據具體的需求選擇合適的方法進行反序列化。
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正文完
