5 print("列表序列化与反序列化:") 6 print("原始数据类型:", type(list)) 7 print("原始数据:", list) 8 list1 = json.dumps(list) 9 print("序列化后的数据类型:", type(list1)) 10 print("序列化后的数据:", list1) 11 list2 = json.loads(list1) 12 print("反序列化后的数据类型:"...
str_dic = json.dumps(list_dic) #也可以处理嵌套的数据类型 print(type(str_dic),str_dic) #<class 'str'> [1, ["a", "b", "c"], 3, {"k1": "v1", "k2": "v2"}] list_dic2 = json.loads(str_dic) print(type(list_dic2),list_dic2) #<class 'list'> [1, ['a', 'b',...
Protobuf(Google Protocol Buffers)是google开发的的一套用于数据存储,网络通信时用于协议编解码的工具库.它和XML和Json数据差不多,把数据已某种形式保存起来.Protobuf相对与XML和Json的不同之处,它是一种二进制的数据格式,具有更高的传输,打包和解包效率。另外c++,java和python都可以解析Protobuf的数据,工作中可以用...
(1)进入python3.6的scripts目录下,输入pip install protobuf==3.6.1进行安装(安装指定版本库) (2)安装完成后,可以输入pip list查看版本号 (3)验证是否成功:打开cmd,输入python,输入import google.protobuf,如果不报错则安装成功 三、将proto文件转换成pb2.py文件 (1)先来试一下手动生成 1)把protoc.exe放到prot...
import "google/protobuf/empty.proto"; // delete user message DeleteUserRequest { string uid = 1; } service User { rpc delete_user(DeleteUserRequest) returns (google.protobuf.Empty); } 有关的请求,请求中表明Field为1,值为999, 接受端收到请求后就会先从proto文件查数据, 通过URL得出这个请求是...
在Python代码中导入生成的protobuf类,并创建一个消息对象。 代码语言:txt 复制 import my_message_pb2 message = my_message_pb2.MyMessage() 创建字典列表,并将其转换为protobuf消息对象。 代码语言:txt 复制 data_list = [ {"key1": "value1"}, {"key2": "value2"}, {"key3": "value3"} ] ...
一、关于protobuf中的repeated repeated是protobuf中的一种限定修饰符,从字面意思看有“重复”的意思,实际上它就是用来指定某一个字段可以存放同一个类型的多个数据(当然也可以是0个或者1个),相当于C++中的vector或者Java中的List。repeated类型数据在protobuf中的定义非常简单: ...
这与我们上面所说的message的两种赋值方式似乎有所出入,但事实是因为protobuf中的repeated类型并不是我们想象的那样与python中的list完全对应,因此在这里会出现问题。所以在实际应用中,我们应避免这种写法,尽量采用上面例子中的方式。另外我们还可以采用另外一种方式来达到同样的效果: ...
import google.protobuf def read_data(dir_name): pairs_list = [] cwd = os.getcwd() os.chdir(dir_name) subdir_list = [d for d in os.listdir('.') if os.path.isdir(d)] print 'classes:', subdir_list label = 0 for d in subdir_list: ...
protobuf 将它转换为 Json,如下所示:from google.protobuf.json_format import MessageToJsonMessageToJson(objectname)这给了我这样的结果:{ "modelConfigList": { "config": [ { "name": "name1", "basePath": "path1", "modelPlatform": "tensorflow" }, { "name": "name2", "basePath": "...