Programmation PYTHON - Zenk - Security - Repository

Python pour quels usages ?
CHAPITRE 2
rage. Le principe de sérialisation est aussi très utile dans des programmes distribués.
Ce mécanisme fonctionne pour tous les objets Python à quelques exceptions, comme
nous le verrons dans le chapitre 9.
Exemple de sérialisation d’un objet
# -*- coding: utf8 -*import
cPickle
class MyClass:
value_1 = '1'
value_2 = 5
# création d'un objet
example = MyClass()
example.value_1= u'je suis modifié'
# sauvegarde
with open('MyClass.sav', 'wb') as file_:
cPickle.dump(example, file_, 1)
# rechargement
with open('MaClasse.sav', 'rb') as file_:
new_example = cPickle.load(file_)
# vérification des valeurs
print(new_example.valeur_1)
print(new_example.valeur_2)
Ce système, appelé pickling, peut être utilisé pour les besoins de sauvegarde de tout
type de programme, mais il impose un certain nombre de contraintes au développeur.
Une des problématiques les plus importantes est que ce fonctionnement
introduit une dépendance forte entre le code et les données : si ce système est utilisé
pour des sauvegardes durables, toute modification des attributs d’une classe rend les
sauvegardes précédentes caduques. Les évolutions du code sont donc plus complexes
à gérer. Une bonne pratique consiste donc à ne sauvegarder que des instances de
classes ou de types de Python ou de sa bibliothèque standard.
Quoi qu’il en soit, dans le cas d’une application de gestion qui travaille avec des données
qui peuvent provenir d’autres sources et dont le format est imposé, on optera
pour un stockage plus classique.
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