.PKL - 파일 확장자

.PKL 파일 확장자는 일반적으로 Python Pickle 파일과 관련이 있습니다. 이 파일은 파이썬 객체의 직렬화 및 사막화에 중요한 역할을합니다. 직렬화는 객체를 저장 또는 전송 할 수있는 형식으로 변환하는 과정을 말하며, 사제화는 직렬화 된 형태로부터 객체를 재구성하는 역 작동을 포함합니다. 산세는 파이썬 객체를 디스크에 저장하고 나중에 메모리에 다시로드하여 상태와 구조를 유지합니다.

파이썬 객체가 절인되면 .PKL 파일로 저장 될 수있는 이진 표현으로 변환됩니다. 이 바이너리 형식은 파이썬에 따라 다르며 다른 프로그래밍 언어로 쉽게 해석 할 수 없습니다. 절인 파일에는 객체가 메모리에 다시로드 될 때 객체를 재구성하는 데 필요한 모든 정보가 포함되어 있습니다.

Python에서 .PKL 파일을 열려면 Python Standard Library의 일부인 Pickle Module을 사용할 수 있습니다. pickle 모듈은 피클 링 및 피킹 객체를위한 기능을 제공합니다. 다음 코드 스 니펫은 .PKL 파일을 열고 내용을 파이썬 객체에로드하는 방법을 보여줍니다.

 import pickle with open("example.pkl", "rb") as file: obj = pickle.load(file) # Use the loaded object

위의 코드에서 open 함수는 이진 읽기 모드 ( "RB")에서 .PKL 파일을 열는 데 사용됩니다. pickle.load 함수는 파일에서 객체를 필자화하고 변수 obj 에로드하는 데 사용됩니다.

때로는 추가 분석 또는 다른 도구와의 통합을 위해 .PKL 파일을 CSV (Comma-Separated Values) 파일과 같은 다른 형식으로 변환해야 할 수도 있습니다. 이 변환을 수행하려면 Python의 Pandas와 같은 라이브러리를 활용할 수 있습니다. Pandas 라이브러리는 .PKL 파일을 읽고 DataFrame 객체로 변환하는 read_pickle 함수를 제공하며 to_csv 메소드를 사용하여 CSV 파일로 저장할 수 있습니다.

다음은 Pandas를 사용하여 .PKL 파일을 CSV 파일로 변환하는 예입니다.

 import pandas as pd df = pd.read_pickle("example.pkl") df.to_csv("example.csv", index=False)

위의 코드에서 read_pickle 함수는 .PKL 파일을 df 라는 데이터 프레임 객체에로드하는 데 사용됩니다. 그런 다음 to_csv 메소드는 데이터 프레임을 "example.csv"라는 CSV 파일로 저장하는 데 사용됩니다. index=False 인수는 인덱스 열이 CSV 파일에 포함되지 않도록합니다.

요약하면, .PKL 파일 확장은 Python 피클 파일과 관련이 있으며,이 파일 파일은 Python 객체의 직렬화 및 사막화에 사용됩니다. 이 파일은 파이썬의 피클 모듈을 사용하여 열고 처리 할 수 ​​있습니다. 또한 Pandas와 같은 라이브러리는 추가 분석 또는 통합 목적으로 .PKL 파일을 CSV와 같은 다른 형식으로 변환하는 기능을 제공합니다.