사용자 정의 인코더를 구현하지 않고 사용자 정의 개체 JSON 직렬화 가능
Python의 기본 JSON 직렬화 메커니즘에는 json.JSONEncoder의 사용자 정의 하위 클래스를 생성하는 작업이 포함됩니다. 직렬화할 수 없는 객체를 처리합니다. 이 접근 방식은 널리 사용되지만 호출자의 코드를 수정하지 않고 JSON 클래스를 직렬화하려는 사용자에게는 번거로울 수 있습니다.
이 문제를 해결하기 위한 한 가지 잠재적인 해결책은 Python의 원숭이 패치 기술을 활용하는 것입니다. 여기에는 런타임 시 소스 코드를 변경하여 기존 모듈의 동작을 수정하는 작업이 포함됩니다. 이 경우 json 모듈의 JSONEncoder.default() 메서드를 수정하여 직렬화되는 개체에 특수 "to_json" 메서드가 있는지 확인할 수 있습니다. 이러한 메소드가 존재하는 경우 객체의 JSON 표현을 생성하는 데 사용할 수 있습니다.
이 접근 방식을 구현하려면 다음 코드를 사용하여 모듈(예: make_json_serialized.py)을 생성하세요.
<code class="python">from json import JSONEncoder def _default(self, obj): return getattr(obj.__class__, "to_json", _default.default)(obj) _default.default = JSONEncoder.default # Save unmodified default. JSONEncoder.default = _default # Replace it.</code>
이 코드는 직렬화되는 개체에서 "to_json" 메서드를 확인하기 위해 JSONEncoder.default() 메서드를 수정합니다. 발견되면 해당 메소드를 사용하여 JSON 표현을 생성합니다. 그렇지 않으면 기본 동작이 사용됩니다.
이 모듈을 사용하려면 JSON 직렬화 작업 전에 모듈을 가져와서 원숭이 패치를 적용하세요.
<code class="python">import make_json_serializable</code>
이제 "to_json" 메서드는 사용자 정의 인코더 없이 해당 메서드를 사용하여 직렬화됩니다.
그러나 이 접근 방식을 사용하려면 여전히 JSON을 직렬화하려는 각 클래스에 대해 사용자 정의 "to_json" 메서드를 구현해야 합니다. 더 많은 유연성을 제공하는 대체 솔루션은 피클 모듈을 사용하여 객체를 자동으로 직렬화 및 역직렬화하는 것입니다.
JSONEncoder.default() 메서드를 원숭이 패치하여 비표준 JSON 데이터 유형을 피클함으로써 다음과 같은 문제를 제거할 수 있습니다. 사용자 정의 직렬화 방법이 필요합니다. 그러나 역직렬화 프로세스에는 피클된 객체를 처리하기 위한 사용자 정의 object_hook 함수가 필요합니다.
이 접근 방식은 호출자의 코드 수정 없이 사용자 정의 객체 JSON을 직렬화할 수 있도록 하는 더 명확하고 일반적인 방법을 제공합니다.
위 내용은 사용자 정의 인코더를 구현하지 않고 Python에서 사용자 정의 개체 JSON을 직렬화하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Python은 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합한 반면 C는 고성능 및 기본 제어에 적합합니다. 1) Python은 간결한 구문과 함께 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2) C는 고성능과 정확한 제어를 가지고 있으며 게임 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

Python을 배우는 데 필요한 시간은 개인마다 다릅니다. 주로 이전 프로그래밍 경험, 학습 동기 부여, 학습 리소스 및 방법 및 학습 리듬의 영향을받습니다. 실질적인 학습 목표를 설정하고 실용적인 프로젝트를 통해 최선을 다하십시오.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.


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