一、pickle模块: pickle是Python标准库中的模块,提供了一个简单的方式来序列化和反序列化Python对象。 1.序列化对象: ```python import pickle data={'name':'Alice','age':25} serialized_data=pickle.dumps(data) ``` 2.反序列化对象: ```python import pickle deserialized_data=pickle.loads(serialized_...
C++很多序列化(serialization)库可供挑选,典型的有protobuf、flatbuffers、boost、cereal等等,在速度、文件大小、跨平台跨语言方面各有优劣。个人最喜欢的库当属cereal,它是一个轻量化的header-only的基于C++11的序列化库。虽然cereal既不是最快的,也不是文件大小最小的,更没有跨编程语言支持,但是它对OOP的支持、易...
一、什么是protostuff protostuff是一个开箱即用的序列化库,使用非常简单,相对其它序列化库,protostuff优势在于: 1、使用简单 Protobuf每次要编写接口定义文件,然后还要编译,操作太繁琐; 2、高性能 相对json等文本序列化库,protostuff是二进制的,因此性能比json等方式高; 可以说protostuff在高性能和使用成本上做了很好的...
有很好的 sample 库:newtonsoft.com/json/hel // 序列化 var jsonString = JsonConvert.SerializeObject(account, Formatting.Indented); // 反序列化 var account = JsonConvert.DeserializeObject<Account>(json); 对比Newtonsoft Json 与 System.Text.Json Newtonsoft JsonSystem.Text.Json 默认选项基本符合大...
在C++中,序列化库和动态库可以很好地集成在一起,以便在运行时动态加载和使用这些库 首先,确保你已经安装了Boost库。如果没有,请访问Boost官网下载并安装。 创建一个名为serialization_dynamic_lib的文件夹,然后在该文件夹中创建两个子文件夹:include和src。
在C++中,序列化是将对象的状态信息转换为可以存储或传输的格式的过程。反序列化是将这种格式的数据重新转换为对象状态的过程。C++标准库本身并不直接支持序列化...
pickle是Python标准库中的模块,提供了一个简单的方式来序列化和反序列化Python对象。 1.序列化对象: ```python import pickle data={'name':'Alice','age':25}serialized_data=pickle.dumps(data) ``` 1. 2. 3. 4. 5. 2.反序列化对象:
Kryo是一个开源的Java序列化库 在Apache Spark 中,对于大数据应用程序,建议使用 Kryo 序列化而不是 java 序列化。与 java 序列化相比,当您移动和缓存大量数据时,与 java 序列化相比,Kryo 占用的内存更少。 虽然kryo 支持 RDD 缓存 和 shuffle,但它本身并不支持序列化到磁盘。RDD 上的 saveAsObjectFile 方法...
<boost/archive/>目录的头文件处理序列化的存档表现形式 <boost/serialization>目录里的头文件提供对各种数据类型的序列化能力。 boost.serialization库位于名称空间boost.archive,在使用时必须根据需要包含特定的存档头文件和序列化头文件。 例如: #include<boost/archive/text_oarchive.hpp>//文本格式输入存档#include<bo...
文集地址:从零开始的minecraft - nbt序列化库 项目地址:https://github.com/Cmyna/mnbt(可使用Jitpack配合Gradle/Maven导入项目) 摘要:nbt作为一种数据结构,也是一种序列化的表示方式,所谓序列化,也就意味着我们可以将其当成一种形式语言进行看待,也可以用4种形式文法总结其语法。那么,nbt是属于哪种形式语言?用...