Python 对象的序列化和反序列化是任何非平凡程序的关键方面。如果您将某些内容保存到 Python 文件中,如果您读取配置文件,或者如果您响应 HTTP 请求,您都会进行对象序列化和反序列化。
从某种意义上说,序列化和反序列化是世界上最无聊的事情。谁会在乎所有这些格式和协议?您想持久化或流式传输一些 Python 对象,并在以后完整地取回它们。
这是一种在概念层面上看待世界的好方法。但是,在实际层面上,您选择的序列化方案、格式或协议可能会决定程序运行的速度、安全性、维护状态的自由度以及与其他系统互操作的程度。
有如此多的选择,因为不同的情况需要不同的解决方案。“一刀切”的方法行不通。在本分两部分的教程中,我将:
- 概述最成功的序列化和反序列化方案的优缺点
- 展示如何使用它们
- 提供在面对特定用例时在它们之间进行选择的指导原则
运行示例
在以下部分中,我们将使用不同的序列化器对相同的 Python 对象图进行序列化和反序列化。为避免重复,让我们在此处定义这些对象图。
简单对象图
简单的对象图是一个字典,其中包含整数列表、字符串、浮点数、布尔值和日期时间对象以及用户定义的类实例,该实例具有 dump、load 和 dump() 方法,可序列化到打开的文件(类似文件的对象)。
-
load() 方法从打开的类似文件的对象中反序列化。
-
TypeError:如下所示:``` Traceback (most recent call last):
File "serialize.py", line 49, in
print(json.dumps(complex)
File "/usr/lib/python3.8/json/init.py", line 231, in dumps
return _default_encoder.encode(obj)
File "/usr/lib/python3.8/json/encoder.py", line 199, in encode
chunks = self.iterencode(o, _one_shot=True)
File "/usr/lib/python3.8/json/encoder.py", line 257, in iterencode
return _iterencode(o, 0)
File "/usr/lib/python3.8/json/encoder.py", line 179, in default
raise TypeError(f'Object of type {o.class.name} '
TypeError: Object of type A is not JSON serializable<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):
> if'a '
datetime 'in o:
>返回dateTime.strptime(o ['dateTime '],'%y-%m-%dt%h:%m:%m:%s') > deserialized = json.loads(序列化,object_hook = decode_object)
print(deserialized)
###prints:{'a'a': 0)}
deserialized == complex ##评估对false
&lt>&lt;/
mainmain
.a&gt;.a&gt; > <code> 让我们使用 object_hook 参数进行解码。 </code>
以上是python对象的序列化和避难所化:第1部分的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。

Python适合快速开发和数据处理,而C 适合高性能和底层控制。1)Python易用,语法简洁,适用于数据科学和Web开发。2)C 性能高,控制精确,常用于游戏和系统编程。

学习Python所需时间因人而异,主要受之前的编程经验、学习动机、学习资源和方法及学习节奏的影响。设定现实的学习目标并通过实践项目学习效果最佳。

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

要在有限的时间内最大化学习Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模块。1.datetime模块用于记录和规划学习时间。2.time模块帮助设置学习和休息时间。3.schedule模块自动化安排每周学习任务。

Python在游戏和GUI开发中表现出色。1)游戏开发使用Pygame,提供绘图、音频等功能,适合创建2D游戏。2)GUI开发可选择Tkinter或PyQt,Tkinter简单易用,PyQt功能丰富,适合专业开发。


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