Pythonオブジェクトのシリアル化と脱介入は、非自明のプログラムの重要な側面です。 Pythonファイルに何かを保存すると、構成ファイルを読み取る場合、またはHTTPリクエストに応答する場合、オブジェクトシリアル化と脱滑り化を行います。
シリアル化と脱派化は、ある意味で世界で最も退屈なものです。これらすべての形式とプロトコルを気にするのは誰ですか? Pythonオブジェクトを維持またはストリーミングし、後で完全に取得したいと考えています。
これは、概念レベルで世界を見るのに最適な方法です。ただし、実用的なレベルでは、選択したシリアル化スキーム、形式、またはプロトコルは、プログラムが実行される速さ、セキュリティ、メンテナンスの自由、および他のシステムとの相互運用性の程度を決定する場合があります。
異なる状況には異なる解決策が必要であるため、非常に多くの選択肢があります。 「ワンサイズフィット」アプローチは機能しません。この2部構成のチュートリアルでは、次のようになります
- 最も成功したシリアル化と脱派化スキームの利点と短所の概要
- それらの使用方法を示します
- 特定のユースケースを選択するためのガイドライン
- を提供します
次のセクションでは、異なるシリアイザーを使用して同じPythonオブジェクトグラフをシリアル化して脱必要にします。複製を避けるために、ここでこれらのオブジェクトグラフを定義しましょう。
単純なオブジェクト図
単純なオブジェクトグラフは、整数、文字列、浮動小数点数、ブール値、およびデータタイムオブジェクトのリストを含む辞書と、オープンファイル(ファイルのようなオブジェクト)にシリアル化できるダンプ、ロード、およびダンプ()メソッドを備えたユーザー定義のクラスインスタンスです。
- load()メソッドは、開いたファイルのようなオブジェクトから脱色します。
- typeRror:次のように: `` `
Traceback(最新のコールLast):
file "serialize.py"、in
print(json.dumps
file "/usr/lib/python3.8/json/ j)file "/usr/lib/python3.8/json/encoder.py"、line 199、エンコード
chunks = self.iterencode(o、_one_shot = true)
ファイル.py "、行179、デフォルトclass。
name} '
typeerror:タイプAのオブジェクトはjsonシリアル化できません哇!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。
def decode_object(o):
if 'aa
' in o:
a = a()a。dict.update(o ['a
'] ' dateTime
' in o:
return datetime.sttime(o ['dateTime']、 '%y-%m-%dt%h:%m:%s)
deserialized = json.loads(serialized、object_hook = decode_object)print(deserialized)
#印刷:{'a':<main
.a at = "" object = "&gt; 0)}<code> 让我们使用 object_hook 参数进行解码。 </code>
deserialized == complex
#false
&lt;/main.a&gt; に評価します
以上がPythonオブジェクトのシリアル化と脱介入:パート1の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonに2つのリストを接続する多くの方法があります。1。オペレーターを使用しますが、これはシンプルですが、大きなリストでは非効率的です。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3。=演算子を使用します。これは効率的で読み取り可能です。 4。itertools.chain関数を使用します。これはメモリ効率が高いが、追加のインポートが必要です。 5。リストの解析を使用します。これはエレガントですが、複雑すぎる場合があります。選択方法は、コードのコンテキストと要件に基づいている必要があります。

Pythonリストをマージするには多くの方法があります。1。オペレーターを使用します。オペレーターは、シンプルですが、大きなリストではメモリ効率的ではありません。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3. Itertools.chainを使用します。これは、大規模なデータセットに適しています。 4.使用 *オペレーター、1つのコードで小規模から中型のリストをマージします。 5. numpy.concatenateを使用します。これは、パフォーマンス要件の高い大規模なデータセットとシナリオに適しています。 6.小さなリストに適したが、非効率的な追加方法を使用します。メソッドを選択するときは、リストのサイズとアプリケーションのシナリオを考慮する必要があります。

compiledlanguagesOfferspeedandsecurity、foredlanguagesprovideeaseofuseandportability.1)compiledlanguageslikec arefasterandsecurebuthavelOnderdevelopmentsplat dependency.2)

Pythonでは、forループは反復可能なオブジェクトを通過するために使用され、条件が満たされたときに操作を繰り返し実行するためにしばらくループが使用されます。 1)ループの例:リストを通過し、要素を印刷します。 2)ループの例:正しいと推測するまで、数値ゲームを推測します。マスタリングサイクルの原則と最適化手法は、コードの効率と信頼性を向上させることができます。

リストを文字列に連結するには、PythonのJoin()メソッドを使用して最良の選択です。 1)join()メソッドを使用して、 '' .join(my_list)などのリスト要素を文字列に連結します。 2)数字を含むリストの場合、連結する前にマップ(str、数字)を文字列に変換します。 3) '、'などの複雑なフォーマットに発電機式を使用できます。 4)混合データ型を処理するときは、MAP(STR、Mixed_List)を使用して、すべての要素を文字列に変換できるようにします。 5)大規模なリストには、 '' .join(lage_li)を使用します

pythonusesahybridapproach、コンコイリティレーショントビテコードと解釈を組み合わせて、コードコンピレッドフォームと非依存性bytecode.2)

keydifferencesは、「for」と「while "loopsare:1)" for "for" loopsareideal forterating overencesonownowiterations、while2) "for" for "for" for "for" for "for" for "for" for for for for "wide" loopsarebetterunuinguntinunuinguntinisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisations.un

Pythonでは、さまざまな方法でリストを接続して重複要素を管理できます。1)オペレーターを使用するか、すべての重複要素を保持します。 2)セットに変換してから、リストに戻ってすべての重複要素を削除しますが、元の順序は失われます。 3)ループを使用するか、包含をリストしてセットを組み合わせて重複要素を削除し、元の順序を維持します。


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