


La sérialisation et la désérialisation des objets Python sont des aspects clés de tout programme non trivial. Si vous enregistrez quelque chose dans un fichier Python, vous effectuez une sérialisation d'objets et une désérialisation si vous lisez le fichier de configuration, ou si vous répondez à une demande HTTP.
La sérialisation et la désérialisation sont les choses les plus ennuyeuses du monde dans un sens. Qui se soucie de tous ces formats et protocoles? Vous voulez persister ou diffuser des objets Python et les récupérer dans son intégralité plus tard.
C'est un excellent moyen de voir le monde au niveau conceptuel. Cependant, à un niveau pratique, le schéma de sérialisation, le format ou le protocole que vous choisissez peut déterminer la rapidité avec laquelle le programme fonctionne, la sécurité, la liberté de maintenance et le degré d'interopérabilité avec d'autres systèmes.
Il y a tellement d'options car différentes situations nécessitent des solutions différentes. L'approche "unique" ne fonctionne pas. Dans ce tutoriel en deux parties, je vais:
- Aperçu des avantages et des inconvénients des schémas de sérialisation et de désérialisation les plus réussis
- Montrez comment les utiliser
- fournit des lignes directrices pour le choix entre les cas d'utilisation spécifiques
Exemple de course
Dans la section suivante, nous allons sérialiser et désérialiser le même graphique d'objet Python en utilisant différents sérialiseurs. Pour éviter la duplication, définissons ces graphiques d'objet ici.
Diagramme d'objet simple
Un graphique d'objet simple est un dictionnaire contenant une liste d'inters, des chaînes, des numéros de points flottants, des objets booléens et DateTime, ainsi qu'une instance de classe définie par l'utilisateur avec des méthodes de vidage, de charge et de vidage () qui peuvent être sérialisées en fichier ouvert (objet de type fichier).
-
La méthode
Load () désérialise à partir d'un objet de type fichier ouvert.
-
TypeError: comme suit: `` ' Traceback (appel le plus récent dernier):
Fichier "Serialize.py", ligne 49, dans
Print (JSON.Dumps (complexe)
Fichier "/usr/lib/python3.8/json/Init.py", ligne 231, dans les baignoires
Fichier "/usr/lib/python3.8/json/encoder.py", ligne 199, dans Encode
chunks = self.iterencode (o, _one_shot = true)
Fichier "/usr/lib/python3.8/json/encoder.py" .py ", ligne 179, en défaut
Rouvrir TypeError (f'object de type {O<code> 哇!这看起来一点也不好。发生了什么?错误消息是 JSONEncoder 类使用的 default() 方法在 JSON 编码器遇到无法序列化的对象时调用的。 自定义编码器的任务是将其转换为 JSON 编码器能够编码的 Python 对象图。在本例中,我们有两个需要特殊编码的对象:A 类。以下编码器可以完成这项工作。每个特殊对象都转换为“\_\_A\_\_”和 pprint 函数的 load() 和 object_hook 参数,允许您提供自定义函数来将字典转换为对象。 </code>
def decode_object (o):
print (désérialized)
if ' a ' in o:
a = a ()
a. dict .update (o [' a ']
'
DateTime ' dans o:
return dateTime.Strptime (o [' dateTime '], '% y-% m-% dt% h:% m:% s')
Retour O
désérialized = json.loads (sérialisé, object_hook = decode_object)<code> 让我们使用 object_hook 参数进行解码。 </code>
# imprimés: {'a': & lt;
main .a at = "" Object = "" & gt;, 'quand: Datetime.Datetime (2016 0)}
désérialized == complexe
# évalue à false
& lt; /
Main .a & gt;
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Python est une langue interprétée, mais elle comprend également le processus de compilation. 1) Le code Python est d'abord compilé en bytecode. 2) ByteCode est interprété et exécuté par Python Virtual Machine. 3) Ce mécanisme hybride rend Python à la fois flexible et efficace, mais pas aussi rapide qu'une langue entièrement compilée.

Usaforloopwheniterating aepasquenceorfor pourpascific inumberoftimes; useawhileloopwencontinTutuntutilaconditioniseMet.ForloopsareIdealForkNown séquences, tandis que celle-ci, ce qui est en train de réaliser des étages.

PythonloopscanleadtoerrorlikeInfiniteLoops, modificationlistDuringiteration, off-by-by-oneerrors, zéro-indexingisss et intestloopinefficisecy.toavoid this: 1) use'i

ForloopsAreAdvantageSousForkNowiterations et séquences, offrant laimplicité et la réadaptation;

Pythonusahybridmodelofcompilation et interprétation: 1) thepythoninterpreterCompileSourCodeIntOplatform-indépendantBytecode.2) thepythonvirtualmachine (pvm) there examenesthisbytecode, équilibrage de l'usage de la performance.

Pythonisbothinterpretedand compiled.1) il est composédToByteCodeForportabilityAcrosplatforms.2) theytecodeisthenter interprété, permettant à OrdayNamictypingAndRapidDevelopment, bien que MaybeSlowerSlowerSwower, aisance.

Forloopsareideal quand vous savez que l'immatriculation des adressages a une avance, tandis que ce qui est de savoir si

Forloopsaseesesed whenthenUmberoFitations dissownininadvance, tandis que celle-ci a été utilisé sur les éléments de la dispense


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