Python中如何利用_Unpickler()函数还原被序列化的数据

在Python中，要利用_Unpickler()函数还原被序列化的数据，首先需要了解什么是序列化和反序列化。

序列化是将数据结构或对象转换为一种格式，以便可以在不同的计算机环境之间进行传输或存储。在Python中，可以使用pickle模块来进行序列化，将数据保存为二进制格式。

反序列化是将序列化的数据转换回原始的数据结构或对象的过程。而Python中的_Unpickler()函数则用于反序列化，将二进制数据转换为原始的数据结构或对象。

下面是一个使用_Unpickler()函数还原被序列化的数据的例子：

import pickle

# 定义一个自定义的类
class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
    
    def __str__(self):
        return f'Person(name={self.name}, age={self.age})'

# 将对象进行序列化，并保存到文件中
def serialize_object(obj, file_name):
    with open(file_name, 'wb') as file:
        pickle.dump(obj, file)

# 从文件中反序列化对象
def deserialize_object(file_name):
    with open(file_name, 'rb') as file:
        obj = pickle.Unpickler(file).load()
    return obj

# 创建一个Person对象
person = Person('Alice', 25)

# 将Person对象进行序列化，并保存到文件中
serialize_object(person, 'person.pkl')

# 从文件中反序列化Person对象
deserialized_person = deserialize_object('person.pkl')

# 打印反序列化后的Person对象
print(deserialized_person)

运行上述代码，会将Person对象进行序列化，并保存到名为'person.pkl'的文件中。然后再从文件中反序列化Person对象，并打印出反序列化后的对象信息。

上述代码中的Unpickler对象是通过pickle模块中的dump()函数来创建的。Unpickler对象会自动从文件中读取二进制数据，并将其转换为原始的对象。

总结来说，要利用_Unpickler()函数还原被序列化的数据，就是将保存的二进制数据读取出来，并转换为原始的数据结构或对象。