我们在做后台接口的时候,对于返回值,用的最多的就是json数据格式 flask中,返回json数据格式,我们可以用到flask的jsonify函数. 对于基础序列是可以直接序列化的,但是更多的情况下,我们要返回给前端的是一个从数据库查询的模型对象.那么要如何序列化一个模型对象呢? 追踪flask源码,我们会发现,在处理特殊类型的数据的时候,flask用到了json包下的一个JSONEncoder类,它里面有一个很重要的函数,default(),这里面对datetime,date,uuid,htm

本节内容 迭代器&生成器 装饰器 Json & pickle 数据序列化 软件目录结构规范 作业:ATM项目开发 1.列表生成式,迭代器&生成器 列表生成式 孩子,我现在有个需求,看列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],我要求你把列表里的每个值加1,你怎么实现?你可能会想到2种方式 >>> a [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> b = [] >>> for i in

本节内容 迭代器&生成器 装饰器 Json & pickle 数据序列化 软件目录结构规范 作业:ATM项目开发 1.列表生成式,迭代器&生成器 列表生成式 孩子,我现在有个需求,看列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],我要求你把列表里的每个值加1,你怎么实现?你可能会想到2种方式  普通青年版 a = [1,3,4,6,7,7,8,9,11] for index,i in enumerate(a): a[index] +=1print(a) 原值修改

在日常的软件开发和使用过程中,我们发现同一套系统的同一配置项在不同的客户环境中是存在各种各样的差异的.在差异较为分散时,如何较好的管理这些差异,使得维护过程能够更加安全和快速,一直在这样那样的困扰着开发者和维护者. 例如,有系统中需要配置日志的记录路径和日志文件的命名方式.默认的日志是放在C盘目录下并以Log_XXX.txt进行命名. <?xml version=""1.0"" encoding=""utf-8""?&g

JSON就是一种数据结构,独立于语言 {"1":"one","2":"two","3":"three"} http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/01/json_in_php.html----php里的serialize出来的不是json,只是一种数据序列化 ,  --serializeunserialize--json_encode(还有其他参数)jso

 前言 C中对序列化讨论少, 因为很多传输的内容都有自己解析的轮子. 对于序列化本质是统一编码, 统一解码的方式. 本文探讨是一种简单的序列化方案. 保证不同使用端都能解析出正确结果. 在文章一开始, 看一个最简单的序列化代码 如下 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define _INT_NAME (64) #define _STR_TXT "student.struct" struct student { int

6.4.6 优化数据序列化 如何存储和传输数据对性能有很大的影响.在这部分将介绍数据序列化的最佳实践,从Hadoop中榨出最大的性能. 压缩压缩是Hadoop优化的重要部分.通过压缩可以减少作业输出数据的储存足迹,加速MapReduce作业下游接收数据.另外,在map和reduce之间的数据需要被压缩以减轻网络IO的压力.压缩技术的具体内容在第5章中介绍. 二进制文件格式 使用二进制文件格式,如Avro和SequenceFile,可以使数据的表达更为紧凑,并提高编组(marshalling)和逆

一.生成器 通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表.但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的.而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了.所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间.在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator. 要创建一个generator,有很多种

最近弄 Redis ,涉及数据序列化存储的问题,对比了:JSON, Serialize, Msgpack, Hprose 四种方式 1. 对序列化后的字符串长度对比: 测试代码: $arr = [0, 1, 2, 'a', 'b', 'c', 'd', 'a'=>'12', '包含中文', 'abcd包含中文efg'=>'abc一二三四defg', '键名'=>['abc'=>['def'=>123, 456, 'abcd中文内容efg'], 'a之间c'=>['a'=

本节内容 前言 json模块 pickle模块 shelve模块 总结 一.前言 1. 现实需求 每种编程语言都有各自的数据类型,其中面向对象的编程语言还允许开发者自定义数据类型(如:自定义类),Python也是一样.很多时候我们会有这样的需求: 把内存中的各种数据类型的数据通过网络传送给其它机器或客户端: 把内存中的各种数据类型的数据保存到本地磁盘持久化: 2.数据格式 无论是内存中数据进行网络传输,还是要将内存中的数据持久化到本地磁盘,我们通常都需要先把这些数据转化为字符串或字节串,而且需要

一.引言 数据的序列化在Android开发中占据着重要的地位,无论是在进程间通信.本地数据存储又或者是网络数据传输都离不开序列化的支持.而针对不同场景选择合适的序列化方案对于应用的性能有着极大的影响. 从广义上讲,数据序列化就是将数据结构或者是对象转换成我们可以存储或者传输的数据格式的一个过程,在序列化的过程中,数据结构或者对象将其状态信息写入到临时或者持久性的存储区中,而在对应的反序列化过程中,则可以说是生成的数据被还原成数据结构或对象的过程. 这样来说,数据序列化相当于是将我们原先的对象序列

内容概要: 一.生成器 二.迭代器 三.json&pickle数据序列化 一.生成器generator 在学习生成器之前我们先了解下列表生成式,现在生产一个这样的列表[0,2,4,6,8,10],当然有很多方法,下面的方法就叫列表生成式. >>> [ i*2 for i in range(6) ] [0, 2, 4, 6, 8, 10] 当然还有其他方法: >>> a=map(lambda x:x*2,range(6)) >>> for i i

本节内容 列表生成式,生成器,迭代器 Json & pickle 数据序列化 1.列表生成式,生成器,迭代器 1.1 列表生成式 列表生成式?不就是生成个列表的表达式,恩~~~ 差不多. 一般生成一个列表怎么生成,如下方法可以实现 # 可以生成一个顺序的列表 a = list(range(10)) print(a) 要生成一个不是顺序的列表要怎么做呢?想想~~~,哈哈,还是看我的吧. # 输出一个偶数列表 a = map(lambda x:x*2,range(1,11)) print(a) fo

Perl提供了一个Storable模块,用来对数据结构进行序列化(serialization,Perl中称为冻结),也就是将数据结构保存为二进制数据. 序列化后的数据可以写入文件实现持久化,可以将持久化文件拷贝给远程机器 也可以通过网络套接字将序列化数据传递给远程机器 序列化后的数据在任意机器上都可以反序列化(deserialization,Perl中称为解冻)得到原始的数据结构 序列化数据结构时是进行深拷贝的,序列化完成后,修改原始数据,不会影响反序列化的结果 序列化:freeze.nfree

用于序列化的模块 json,通用的序列化方式,序列化成为str类型,支持所有语言识别,序列化的数据具有局限性. pickle,python的所有数据类型都可以被序列化,序列化为bites格式,只适用于python之间的数据交互. json和pickle都支持四个功能:load,loads,dump,dumps. 可以根据下面的代码来看四个功能到底如何实现: # Author:Zhang Zhao #json序列化实现 import json data = {'name':'zhangzhao',

[转]Python之数据序列化(json.pickle.shelve) 本节内容 前言 json模块 pickle模块 shelve模块 总结 一.前言 1. 现实需求 每种编程语言都有各自的数据类型,其中面向对象的编程语言还允许开发者自定义数据类型(如:自定义类),Python也是一样.很多时候我们会有这样的需求: 把内存中的各种数据类型的数据通过网络传送给其它机器或客户端: 把内存中的各种数据类型的数据保存到本地磁盘持久化: 2.数据格式 如果要将一个系统内的数据通过网络传输给其它系统或客户

本来要查一下json系列化自定义对象的一个问题,然后发现这篇博客(https://www.cnblogs.com/yyds/p/6563608.html)很全面,感谢作者,关于python序列化的知识点我也学的七七八八了,里面提到了一些我之前感到模糊的地方,看完后觉得云雾慢慢散开了,然后就转载了这篇博客来做个总结. 本节内容 前言 json模块 pickle模块 shelve模块 总结 一.前言 1. 现实需求 每种编程语言都有各自的数据类型,其中面向对象的编程语言还允许开发者自定义数据类型(如

前面两节介绍了JSON和YAML,本文则对下面的文章做一个中英文对照翻译. Comparison between JSON and YAML for data serialization用于数据序列化的JSON和YAML之比较 Chapter 1 Introduction | 第一章 概述 This paper discusses and compares different serialization formats in computer science. In addition to a

上一节讲了JSON, 这一节将介绍YAML.可以认为,YAML是JSON的超集,但是更加简单易用,适合人类阅读和书写. 1.  什么是YAML? YAML是YAML Ain't Markup Language的递归缩写.Clark Evans在2001年率先提出了YAML,Ingy döt Net和Oren Oren Ben-Kiki参与了YAML的设计.最初,YAML被称为Yet Another Markup Language(另一种标签语言),但它后来又被改写为YAML Ain't Mark

所谓数据序列化(Data Serialization), 就是将某个对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程. 那么,为什么要进行序列化? 首先,为了方便数据存储: 其次,为了方便数据传递. 在数据序列化期间,某个对象的当前状态被写入到临时或永久存储区.随后,可以把序列化到存储区的数据(通过网络)传输出去,然后进行反序列化,重新创建该对象. 运行在节点A上的某个对象X的当前状态,可以理解为保存在节点A的内存里的某个结构体.那么要把节点A上的对象X的状态信息传递到节点B上,把对象X的状态信息

问题描述: 视图有时可以作为保存数据的载体,使用Razor语法给我们带来便捷的同时,也会使我们陷入局限.@可以保存int.bool.string等类型,但却保存不了对象类型,例如Dictionary.object 解决办法: 1.当然可以借助后台代码去重新构造数据,如果接口那边给到的数据是难改变的,这就要求我们在前端重新构造符合的数据,大大增加了复杂性,更改数据模型容易造成风险 2.Razor引入命名空间,直接使用帮助类解决数据类型问题 步骤: 1.引入帮助类所在命名空间 2.配置webconf