Dataclasses天生适合与各种序列化库协同工作,无论是将数据转化为JSON还是其他格式 ,都能轻松应对。 4.2.1 JSON、YAML等格式的序列化与反序列化 举个例子,利用内置的json模块,我们可以将dataclass对象转化为JSON字符串并反序列化回来: import json from dataclasses import asdict # 假设我们有这样一个dataclass @da...
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。 import json from dataclasses import dataclass @dataclass class User: id: int name: str is_active: bool = True user = User(1, 'Alice') seri...
装饰器@dataclasses_json.dataclass_json,必须放在@dataclasses.dataclass之上,否则会报错。 方法to_json和from_json两个方法是数据对象与json之间的相互转换。也可以使用to_dict和from_dict与字典进行相互转换。 数据类嵌套 最后一个问题,数据类能否嵌套定义,嵌套后能否像上面快速转换成json?答案是可以的,直接上代码...
(Field(name='name',type=<class 'str'>,default=<dataclasses._MISSING_TYPE object at 0x0000029523A65060>,default_factory=<dataclasses._MISSING_TYPE object at 0x0000029523A65060>,init=True,repr=True,hash=None,compare=True,metadata=mappingproxy({'unit': 'name'}),kw_only=False,_field_type=_...
在orjson的序列化操作中,可以通过参数option来配置诸多额外功能,常用的有: OPT_INDENT_2 通过配置option=orjson.OPT_INDENT_2,我们可以为序列化后的JSON结果添加2个空格的缩进美化效果,从而弥补其没有参数indent的不足: OPT_OMIT_MICROSECONDS orjson.dumps()可以直接将Python中datetime、time等标准库中的日期时间对象...
<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') ...
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...
data=json.loads(json_string)forkeyinself.__dict__.keys(): setattr(self, key, data[key]) 根据自己的需要反序列化的json字符串定义实体: {"timestamp": 1560948789.5293133, "name": "a", "id": 1} 自定义实体Task.py fromcom.dx.test.JsonClassimportJsonClassclassTask(JsonClass):def__init__(...
'''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...