#将User实例转化为字典并序列化为JSON serialized_user = json.dumps(asdict(user)) # 反序列化JSON为字典并创建新的User实例 deserialized_dict = json.loads(serialized_user) new_user = User(**deserialized_dict) 此外,许多第三方库如marshmallow-dataclass和pydantic等 ,更是直接支持dataclasses的序列化与反...
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=...
这里我们可以使用第三方库dataclasses-json,这样就避免繁琐的手写工作。使用命令pip3 install dataclasses-json安装依赖的库。样例代码如下: importdataclassesimportdataclasses_json @dataclasses_json.dataclass_json @dataclasses.dataclassclassPersion:name:strage:intphone:listp=Persion(name='chaos',age=100,phone=...
import json data = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'} serialized_data =...
为什么需要dataclass数据类 在Python 3.7(PEP 557)后引入一个新功能是装饰器@dataclass,它通过自动生成特殊方法(如 __init__() 和 __repr__() ...等 魔术方法 )来简化数据类的创建。 数据类和普通类一样,但设计用于存储数据、结构简单、用于将相关的数据组织在一起、具有清晰字段的类。
Python标准库中的json模块可以直接用于数据类的简单序列化,但对于更复杂的数据结构,可能需要额外处理。默认情况下 ,dataclass实例会被视为普通字典进行序列化。 importjson fromdataclassesimportdataclass @dataclass classUser: id:int name:str is_active:bool=True ...
<class 'str'> {"k1": "v1"} #json dump load方法--文件相关的操作 import json dic = {'k1':'v1'} f = open('fff','w',encoding='utf-8') json.dump(dic,f) #将字典序列化然后传到文件中 f.close() import json f =open('fff') ...
orjson.dumps()可以直接将Python中datetime、time等标准库中的日期时间对象转换成相应的字符串,这是原生json库做不到的,而通过配置option=orjson.OPT_OMIT_MICROSECONDS,可以将转换结果后缀的毫秒部分省略掉: OPT_NON_STR_KEYS 当需要序列化的对象存在非数值型键时,orjson默认会抛出TypeError错误,这时需要配置option=orjs...
由于这些是“数据类”,因此将它们序列化为 JSON 对象是很常见的。这通常需要使用其他编程语言(例如 Java)的 3rd 方库。但是,使用 Python Dataclass,它就像调用内置方法一样简单。我们可以从数据类对象中获取 Python 字典。dc.asdict(p1) 如果我们只对字段的值感兴趣,我们也可以得到一个包含所有字段的元组。这也...