timmy / 使用 dataclass 定義資料類別
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Последняя активность 9 months ago
dataclass 提供簡潔的方式來定義類別，適用於需要 存儲資料、簡化初始化、提升可讀性 的場景，例如 設定管理、數據建模、API 資料結構。
| 1 | from dataclasses import dataclass |
| 2 | |
| 3 | @dataclass |
| 4 | class User: |
| 5 | name: str |
| 6 | age: int |
| 7 | email: str |
| 8 | |
| 9 | # 建立實例 |
| 10 | user = User(name="Tim", age=30, email="tim@example.com") |
timmy / 使用 pickle 進行物件序列化與反序列化
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Последняя активность 9 months ago
pickle 模組可將 Python 物件轉換為二進位格式（序列化），並存儲到檔案或傳輸，之後可還原為原始物件（反序列化），適用於暫存數據、跨進程通訊或模型儲存。
| 1 | import pickle |
| 2 | |
| 3 | # 定義要序列化的物件（字典） |
| 4 | data = { |
| 5 | "name": "Timmy", |
| 6 | "age": 30, |
| 7 | "skills": ["Python", "Docker", "JavaScript"] |
| 8 | } |
| 9 | |
| 10 | # 將物件序列化並存入檔案 |
timmy / YAML 檔案讀寫與資料管理
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Последняя активность 10 months ago
這段程式碼提供了一個 YAMLProcessor 類別，負責讀取和寫入 YAML 檔案（預設為 local_data.yaml），並將其內容轉換為 pandas.DataFrame 進行處理，適用於需要以表格形式操作 YAML 資料的應用場景。
| 1 | import os |
| 2 | import yaml |
| 3 | import pandas as pd |
| 4 | import logging |
| 5 | from typing import Any, Dict, List |
| 6 | |
| 7 | # 設定 logging 基本參數 |
| 8 | logging.basicConfig(level=logging.INFO) |
| 9 | logger = logging.getLogger(__name__) |
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