1. 직렬화와 역직렬화의 개념
객체를 바이트 시퀀스로 변환하는 과정을 객체의 직렬화라고 합니다.
바이트 시퀀스를 객체로 복원하는 프로세스를 객체 역직렬화라고 합니다.
객체 직렬화에는 두 가지 주요 용도가 있습니다.
1) 객체의 바이트 시퀀스를 일반적으로 파일로 하드 디스크에 영구적으로 저장합니다.
2) 네트워크에서 객체의 바이트 시퀀스를 전송합니다.
많은 응용 프로그램에서 특정 개체는 메모리 공간을 떠나 물리적 하드 디스크에 저장하여 장기간 보관할 수 있도록 직렬화해야 합니다. 예를 들어, 가장 일반적인 것은 웹 서버의 세션 개체입니다. 100,000명의 사용자가 동시에 액세스하면 100,000개의 세션 개체가 있을 수 있으며 이는 메모리에 너무 많을 수 있으므로 웹 컨테이너는 일부 세션을 하드에 직렬화합니다. disk를 먼저 사용하는 식으로 사용하고 싶을 때에는 하드디스크에 저장된 객체를 메모리에 복원합니다.
두 프로세스가 원격으로 통신할 때 서로 다양한 유형의 데이터를 보낼 수 있습니다. 어떤 유형의 데이터이든 바이너리 시퀀스 형태로 네트워크를 통해 전송됩니다. 송신자는 이 Java 객체를 네트워크를 통해 전송하기 전에 바이트 시퀀스로 변환해야 합니다. 수신자는 바이트 시퀀스를 Java 객체로 복원해야 합니다. json을 직렬화하는 과정은 이를 파일에 쓰고 다른 프로그래밍 언어가 이를 호출하도록 하는 것입니다: ":
"sb","test":"hard"}
open("file", "w") as f:
위 코드는 json을 사용하여 info 사전 정보를 파일에 씁니다. 파일은 문자열 형식의 정보나 바이너리 파일 정보만 저장할 수 있으며, 숫자나 기타 정보는 저장할 수 없습니다. 파일에 입력되는 정보는 모두 문자열 형식이므로 주의해야 합니다.
json 역직렬화 프로세스:
import json '' with open("file",
as f: data = json.loads (f.read())
print(data)print(type( data))
print(data["alex"]) {'test': 'hard', 'alex': 'sb'} 직렬화 및 역직렬화를 위해 다른 방법을 사용할 수도 있습니다. 다음과 같이 문자열 정보를 원래 스타일로 변환할 수 있는 eval() 함수가 있다는 것을 알고 있습니다. info = [11 ,22 ,33,65,33] 덤프 직렬화: info = {"alex":"sb", "hard"} open("file","w") import json
위 코드는 아래와 같이 json 형식으로 저장된 정보를 읽습니다.
sb
위 코드는 문자열 정보를 사전으로 읽어오는 기능을 구현한 것입니다. 역직렬화는 먼저 원본 형식을 문자열로 변환한 다음 상호작용이 가능하도록 읽어들이는 프로세스입니다.
with open("test.text","w") as f:
f.write(str(info)) #사용 wirte( ) 파일에는 문자열 형식의 정보만 쓸 수 있으며, 다른 유형의 정보는 쓸 수 없습니다
with open("test.text","r") as f_obj:
data = f_Obj.read ( )
data = eval(데이터)
Print(Type(데이터)) Print(데이터)
프로그램은 다음과 같이 진행됩니다: 함수는 직렬화와 역직렬화 과정도 구현하는데 직렬화와 역직렬화를 같은 프로그램에서 구현하기 때문에 다른 프로그램에도 eval()이 있는지는 확실하지 않지만 json은 모든 프로그래밍 언어를 지원하므로 이제 json은 일반적으로 서로 다른 프로그래밍 언어 간의 정보 상호 작용을 실현하는 데 사용됩니다.
import json
as f:
json.dump(info , f)
Load() 역직렬화:
'' 역직렬화의 시작은 dump에서 정보를 추출하여 다양한 프로그래밍 언어의 상호 작용을 실현하는 것입니다''
with open("file ", "r") as f:
data = json.load(f)
's 's ' s ' 사용 's 's 's 통해 's 사용 통해 's 사용 사용 통해 ‐ ‐ ‐‐‐‐ ‐ to 위 프로그램은 직렬화 및 역직렬화, 덤프(정보, 파일 경로), 로드(파일 경로), 정보 가져오기에서 어떤 파일을 읽을지 등의 기능을 구현합니다.
서로 다른 프로그램 간의 데이터 교환을 실현합니다. 서로 다른 프로그램 간의 데이터 교환 또는 문자열 정보를 원래 형식으로 변환 eval() 함수도 매우 강력하며 다음과 같이 문자열 정보를 원본 정보로 변환할 수 있습니다. 다음: >>> dic = "{'alex':'sb','try':'workhard'}" >>> data = eval(dic) >> ;> data {'try': 'workhard', 'alex': 'sb'}
위 내용은 직렬화 및 역직렬화에 대한 자세한 소개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

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.


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

WebStorm Mac 버전
유용한 JavaScript 개발 도구

SublimeText3 Linux 새 버전
SublimeText3 Linux 최신 버전

Atom Editor Mac 버전 다운로드
가장 인기 있는 오픈 소스 편집기

SublimeText3 영어 버전
권장 사항: Win 버전, 코드 프롬프트 지원!

Eclipse용 SAP NetWeaver 서버 어댑터
Eclipse를 SAP NetWeaver 애플리케이션 서버와 통합합니다.
