为了简化操作并提供更多灵活性,可以使用dataclasses-json库 ,它专为数据类设计 ,提供了更多的序列化选项和更好的用户体验。 首先安装库: pip install dataclasses-json 然后在数据类中使用: from dataclasses import dataclass from dataclasses_json import dataclass_json, LetterCase @dataclass_json(letter_case=...
fromtypingimportListfromdataclassesimportdataclass, asdict, fieldfromjsonimportdumps@dataclass#Python小白学习交流群:153708845classStudents:id:1name:"stu1"@propertydef__dict__(self):returnasdict(self)@propertydefjson(self):returndumps(self.__dict__) test_object_1 = Students(id=1, name="Kelvin"...
@dataclasses_json.dataclass_json @dataclasses.dataclassclassPersion:name:strage:intphone:listp=Persion(name='chaos',age=100,phone=['139'])print(p.to_json())print(p.to_dict())# 输出内容:{"name":"chaos","age":100,"phone":["139"]}{'name':'chaos','age':100,'phone':['139']} ...
为了简化操作并提供更多灵活性,可以使用dataclasses-json库 ,它专为数据类设计 ,提供了更多的序列化选项和更好的用户体验。 首先安装库: pip install dataclasses-json 然后在数据类中使用: fromdataclassesimportdataclass fromdataclasses_jsonimportdataclass_json,LetterCase @dataclass_json(letter_case=LetterCase....
@dataclass class AdvancedRPGCharacter: name: str level: int = field(repr=False) # 在`__repr__`时不显示level hidden_power: str = field(default="unknown", init=False) # 不参与初始化 ,只能在类内部赋值 这里的field()函数提供了更多的灵活性,帮助你更好地控制数据类的字段表现。
本文示例代码及文件在 Github 仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 大家好,我是菜鸟哥。 我们在日常使用 Python 的过程中,经常会使用 json 格式存储一些数据,尤其是在 web 开发中。而 Python 原生的 json 库性能差、功能少,只能堪堪应对简单轻量的 json 数据存储转换需求。
Dataclasses库的引入让Python程序员能够更高效地创建仅含数据成员且不包含过多行为逻辑的类。下面是一个使用@dataclass装饰器定义的等效Person类: from dataclasses import dataclass @dataclass class Person: name: str age: int 此写法不仅减少了手动编写__init__和__repr__的工作量 ,而且依然保留了类型提示功...
'''importjsonclassStudent(object):def__init__(self, name, age, score,reward): self.name = name self.age = age self.score = score self.reward = rewarddefjson_2str(): data_json = {'name':'nick','age':12} json_str = json.dumps(data_json)printtype(json_str), json_strdefstr_2...
2.4 针对dataclass、datetime添加自定义处理策略 当你需要序列化的对象中涉及到dataclass自定义数据结构时,可以配合orjson.OPT_PASSTHROUGH_DATACLASS,再通过对default参数传入自定义处理函数,来实现更为自由的数据转换逻辑,譬如下面简单的例子中,我们可以利用此特性进行原始数据的脱敏操作: ...