


Bolehkah JSON Mensiri Set?
Pengekodan JSON set menimbulkan TypeError, menghalang proses bersiri. Artikel ini menangani isu ini dan menyediakan penyelesaian untuk mengendalikan pengekodan set dan jenis data lain yang berpotensi bermasalah.
Menyesuaikan Pensirilan JSON dengan Pengekod Tersuai
Untuk mengatasi cabaran ini, kita boleh mencipta pengekod tersuai yang mengubah suai kelakuan lalai pengekod JSON. Pengekod tersuai ini akan mengenal pasti dan mengendalikan jenis data tertentu, seperti set dan memperibadikan proses pengekodannya.
Contoh: Pengekod Set
Untuk set secara khusus, kami boleh menentukan kelas SetEncoder yang mewarisi daripada kelas JSONEncoder. Berikut ialah contoh:
<code class="python">import json class SetEncoder(json.JSONEncoder): def default(self, obj): if isinstance(obj, set): return list(obj) return json.JSONEncoder.default(self, obj)</code>
SetEncoder ini menimpa kaedah lalai untuk mengembalikan perwakilan senarai set apabila ditemui semasa proses pengekodan.
Jenis Bersarang dan Pensiri Tersuai
Contoh di atas mengendalikan set, tetapi untuk struktur yang lebih kompleks yang mengandungi jenis bersarang, seperti set yang mengandungi objek tersuai, penyesuaian tambahan diperlukan. Kami boleh mempertingkatkan pengekod kami untuk mengesan jenis bersarang ini dan menggunakan siri tersuai.
Pengekod Set Dipertingkat:
<code class="python">class EnhancedSetEncoder(json.JSONEncoder): def default(self, obj): if isinstance(obj, set): return list(obj) if isinstance(obj, CustomObject): return 'CustomObjectRepresentation' return json.JSONEncoder.default(self, obj)</code>
Pengekod dipertingkat ini termasuk pengendalian tersuai untuk jenis Objek Tersuai , menyediakan perwakilan yang disesuaikan semasa penyirian.
Dengan menggunakan pengekod tersuai sedemikian, kami boleh melanjutkan tingkah laku siri JSON lalai untuk menampung pelbagai jenis data dan struktur, memastikan pengekodan JSON bagi data kompleks yang berjaya, termasuk set dan objek dengan unik hartanah.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mensiri Set dalam JSON dengan Pengekod Tersuai?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Memuatkan Fail Pickle di Python 3.6 Kesalahan Laporan Alam Sekitar: ModulenotFoundError: Nomodulenamed ...

Bagaimana untuk menyelesaikan masalah segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah? Semasa kami mengadakan komen dan analisis tempat yang indah, kami sering menggunakan alat segmentasi perkataan jieba untuk memproses teks ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan