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_...
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...
boost::archive::text_oarchiveoa(ofs);//文本输出存档连接到文件流oa & str;//序列化到输出存档}//反序列化ifstreamifs("serial.txt");//文件输入流string istr; { boost::archive::text_iarchiveia(ifs);//文本输入存档连接到文件流ia & istr;//从输入文档反序列化}assert(istr == str); 输出存档(...
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++1…
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...
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...
安装 你可以从PyPI上直接安装这个库: pip install itsdangerous 适用案例 在取消订阅某个通讯时,你可以在URL里序列化并且签名一个用户的ID。这种情况下你不需要生成一个一次性的token并把它们存到数据库中。在任何的激活账户的链接或类似的情形下,同样适用。 被签名的对象
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:
Newtonsoft.Json 和 System.Text.Json 都是在.NET 中常用的 JSON 序列化库。选择哪个库取决于具体的项目需求和偏好。如果需要丰富的功能和广泛的兼容性,Json.NET 可能是一个不错的选择。如果注重性能和原生支持,System.Text.Json 可能更适合。在实际项目中,可以根据具体情况进行评估和测试,以确定最适合的 JSON 序...
常见的序列化库对比 以下是 DSL、fastjson、Gson、Jackson、Google Protocol Buffers、Apache Thrift、Hessian、Kryo、Fst、MessagePack 和 JBoss Marshalling 的详细对比表格: 总结 DSL-Json和Jackson提供了高效的 JSON 序列化性能。 Fastjson和Gson是常用的 JSON 库,易于使用但性能稍逊。