`파이썬의 모든 것은 객체`

부호화/복호화

객체가 존재할 수 있는 방식

인메모리 방식
- 파이썬 코드가 실행되고 있는 메모리 안에서 표현되는 방식
- 메모리 내에서의 작동이 편하므로 CPU가 데이터를 효율적으로 처리할 수 있음
바이트열 방식
- 데이터를 파일에 쓰거나, 네트워크에서 전송되기 위해 표현되는 방식

인메모리 방식 -> 바이트열 방식 : 부호화/직렬화/인코딩/마샬링 등
바이트열 방식 -> 인메모리 방식 : 복호화(역부호화)/역직렬화/디코딩/언마샬링 등

[부호화/복호화] python으로 머신러닝 모델을 구현 후 부호화/복호화

예시) 부호화(피클링)

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

model = LinearRegression()

# df가 존재하고 거기서 train set이 있다고 가정

model.fit(X_train, y_train)

y_pred = model.predict(X_test)

print(y_pred)

# 부호화하는 과정

import pickle # 파이썬 기본 내장 라이브러리

with open('model.pkl', 'wb') as pickle_file: # 바이트열로 write 하기 때문에 wb 입니다.
    pickle.dump(model, pickle_file) # 현재 디렉토리에 'model.pkl'이라는 파일이 생깁니다.

예시) 복호화(역피클링)

import pickle

model = None

with open('model.pkl', 'rb') as pickle_file: # 바이트열로 read 하기 때문에 rb 입니다.
    model = pickle.load(pickle_file)

y_pred = model.predict(X_test)

print(y_pred) # 위의 모델 학습시키는 코드가 없어도 모델만 가져와서 예측값이 출력됩니다.

[부호화/복호화] JSON 데이터로 부호화/복호화

웹에서 받은 JSON 데이터를 받아 딕셔너리로 확인할 때
딕셔너리 데이터를 JSON으로 변환한 뒤 API로 전달해야할 때

예시) 부호화

data = {
    "first": {
        "name": "jayden",
        "album": "HELLO WORLD"
    }
}

# json으로 부호화한 뒤, 파일에 쓸 때

import json

with open('json_file.json','w') as json_file: # 바이트열이 아닌 그냥 str으로 write 하기 때문에 w 입니다.
    json.dump(data,json_file)

예시) 복호화

import json

str_1 = None

with open('json_file.json', 'r') as json_file: # 바이트열이 아닌 그냥 str으로 read 하기 때문에 r 입니다.
    str_1 = json.load(json_file)

print(str_1) # 위의 data가 출력됩니다.

단순하게 생각하면 A를 암호화하여 a로 표현했다가 이 암호를 다시 해독해서 A로 풀어내는 방식
이 때, a로 바꾸면 전달에 있어 효율적이므로 이런 방식을 행하는 것