python字典转序列化

python字典转序列化相关知识

• python有序序列的字典序列推导式运用技巧！

  推导式是python中一种更为简便的coding写法，可以通过推导式实现 常用的遍历、序列数据处理等计算。往往通过一行代码就能代替一个函数 的实现过程。 语法格式 ''' 字典序列表达式 {键表达式:值表达式 for 表达式 in 可迭代对象} ''' '''创建一个字典序列''' # 使用列表推导式创建字典 dict_1 = {i: i * 3 for i in range(5)} # 打印字典序列 print(dict_1) # {0: 0, 1: 3, 2: 6, 3: 9, 4: 12} 提取字典数据 ''' 说明： 初始化一个字典，然后从字典中
• Python代码阅读（第2篇）：数字转化成列表

  本篇阅读的代码实现了将输入的数字转化成一个列表，输入数字中的每一位按照从左到右的顺序成为列表中的一项。 本篇阅读的代码片段来自于30-seconds-of-python。 digitize def digitize(n): return list(map(int, str(n))) # EXAMPLES digitize(123) # [1, 2, 3] 该函数的主体逻辑是先将输入的数字转化成字符串，再使用map函数将字符串按次序转化成int类型，最后转化成list。 为什么输入的数字经过这种转化就可以得到一个列表呢？这是因为Python中str是一个可迭代类型。所以str可
• Python入门学习系列——Python字典

  Python 字典 在Python中，字典是一系列键值对。每个键都与一个值相关联，可以使用键来访问与之相关联的值。与键相关联的值可以是任何值，包括数字、字符串、列表、字典等其他任何Python对象。 Python中字典的使用和Javascript中的json对象特别的类似。 字典的创建 在创建一个字典时，字典的键和值之间用冒号分割，每一组键-值对之间用逗号分割，整个键值对放在花括号的内部，形式如下： dic={'key1':'value1','key2':'value2'} 例如： >>> mydic={'name':'小明','age':18,'sex':'男'}
• python---字典

  #字典是key-value的数据类型，字典是无序的，没有下标（列表有下标），key必须是唯一的info = {    "stu001":"fengxiaoli",    "stu002":"cx",    "stu003":"wyc",    "stu004":"ljh",}###-----------------循环字典for i in info:              #推荐使用    print(i,info[i])for k,v in info.items():    #不推荐，因为它是先转化为列表在打印，数据量的时候数据会很慢 

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• 2. 反序列化（DeSerialization） 反之，将其他格式（字典、JSON、XML等）转换为程序中的数据，例如将JSON字符串转换为Django中的模型类对象，这个过程我们称为反序列化。反序列化的过程，我们同样类比上述网络游戏：反序列化就是将现实生活中的货币兑换为游戏中可以使用的游戏币。
• 1. 序列化与反序列化 序列化在计算机科学的数据处理中，是指将数据结构或对象状态转换成可取用格式，以留待后续在相同或另一台计算机环境中，能恢复原先状态的过程。依照序列化格式重新获取字节的结果时，可以利用它来产生与原始对象相同语义的副本。很多编程语言自身就支持序列化操作。Java 语言提供自动序列化，序列化（serialize）就是将对象转换为字节流；与之相应对的，反序列化（deserialize）就是将字节流转换为对象。需要注意的是，Java 序列化对象时，会把对象的状态保存成字节序列，对象的状态指的就是其成员变量，因此序列化的对象不会保存类的静态变量。在 Java 中，可通过对象输出/输入流来实现序列化/反序列化操作。 java.io包中，提供了ObjectInputStream类和ObjectOutputStream用来序列化对象，这两个类我们将在下面介绍。下面我们来介绍一下序列化的作用。
• 1. 序列化（Serialization） 百度百科中对于序列化的定义：序列化（serialization）在计算机科学的资料处理中，是指将数据结构或物件状态转换成可取用格式（例如存成档案，存于缓冲，或经由网络中传送），以留待后续在相同或另一台计算机环境中，能恢复原先状态的过程。依照序列化格式重新获取字节的结果时，可以利用它来产生与原始物件相同语义的副本。对于许多物件，像是使用大量参照的复杂物件，这种序列化重建的过程并不容易。面向对象中的物件序列化，并不概括之前原始物件所关联的函式。这种过程也称为物件编组（marshalling）。从一系列字节提取数据结构的反向操作，是反序列化（也称为解编组, deserialization, unmarshalling）。上面的概念有些晦涩，我们可以做如下的类比：我们将不同数据存储体（如数据库）比作不同的网络游戏，而将数据看成是网络游戏中的虚拟货币。在不同的游戏中，这些虚拟货币是不通用的，不能从一个游戏传到另一个游戏，因为这些货币是不通用的。而如果我们在玩家市场，把手中的虚拟货币换成现实生活中的货币，然后再充入另一个游戏，就能购买想要的装备。将不通用的虚拟货币兑换成通用的真实货币的过程，就可以看成是一次序列化。简而言之，我们可以将序列化理解为：将程序中的一个数据结构类型转换为其他格式（字典、JSON、XML等），例如将 Django 中的模型类对象转换为 JSON 字符串，这个转换过程我们称为序列化。
• 5. 序列化和反序列化 上面讲编码和解码的时候，涉及两个空方法没有实现，分别是 serialize() 序列化和 desrialize() 反序列化，其实序列化和反序列化技术选择很多，常见的解决方案大概如下：通过对象流来手工实现序列化，但是实体必须实现 Serializeable 序列化接口，否则无法被正常序列化和反序列化；对象 -> 转换 json 格式的字符串，Java 里面 String 类型字符串可以自动转换字节数组，常见的开源框架分别有 Fastjson、Jackjson 等；对象 - 转存 xml 格式的字符串，常见框架有 XStream 等；其他技术，如：Hessian 序列化、Kryo 序列化等。这里就不详细展开展示序列化和反序列化的说明，如果有兴趣，可以参考我写的另外一篇文章：https://www.imooc.com/article/303099接下来，主要说明的是，为了灵活扩展，我们最好不要写死某种序列化技术，为了方便后期更改技术框架，因为每种序列化技术的差距比较大，主要体现两点：消耗时间： 序列化和反序列化的消耗时间长度；数据长度： 序列化过后的字节数组长度，这个是会影响网络传输性能的。一般情况下，通过面向接口 + 策略模式的方式去解耦，底层可以灵活的切换序列化技术。实例：//定义一个序列化接口public interface SerializeService<T>{ //序列化方法 public byte[] serialize(T t); //反序列化方法 public T deserialize(byte[] bytes,Class<T> clazz);}//具体序列化实现列public class JsonSerializeService<T> implements SerializeService<T>{ //序列化方法 public byte[] serialize(T t){ return null; } //反序列化方法 public T deserialize(byte[] bytes,Class<T> clazz){ return null; }}//序列化使用@Componentpublic class Test{ @Autowired private SerializeService serializeService; public ByteBuf encode(Object obj) { // 1. 创建 ByteBuf 对象 ByteBuf byteBuf = ByteBufAllocator.DEFAULT.ioBuffer(); // 2. 序列化 Java 对象 byte[] bytes = serializeService.serialize(obj); // 3. 实际编码过程 byteBuf.writeBytes(bytes); return byteBuf; }}
• 2. Zookeeper 序列化 在 Zookeeper 的通信与会话一节中，我们学习了 Zookeeper 使用的是基于 TCP 的通信协议，TCP 协议是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的通信协议。我们想要使用 Zookeeper 客户端向 Zookeeper 服务端发送请求，我们就需要把请求发送的 Java 对象转换为字节流的形式，这个转换的过程就是序列化。相对来说，把字节流转换为 Java 对象的过程就是反序列化。那么我们什么时候使用序列化呢？对象需要持久化时；对象进行网络传输时。Zookeeper 的应用场景就需要大量的网络传输，所以需要使用序列化来提高 Zookeeper 客户端与服务端之间的通信效率。在 Zookeeper 中，这一过程不需要我们自己去实现，无论是 Zookeeper 客户端还是 Zookeeper 服务端，都已经把序列化和反序列化的过程进行了封装。那么 Zookeeper 时如何实现序列化的呢？接下来我们就来介绍 Zookeeper 的序列化实现方式 Jute。
• 3. 案例演示 为了帮助大家理解序列化与反序列化，这里我们一起来完成一个小的案例，代码用 Python 语言编写：>> import json# 序列化(将python内部的字典结构转化为JSON字符串)>> student = {'name': 'Xiao Ming', 'age': 12} # 未序列化前，数据是python字典形式>> json.dumps(student)# 输出结果'{"name": "Xiao Ming", "age": 12}' # 经过序列化，数据已成为 python 字符串形式# 反序列化(将JSON字符串转化为python内部的字典结构)>> student_str = '{"name": "Xiao Ming", "age": 12}' # 未返回序列化前，数据类型为python字符串>> json.loads(student_str)# 输出结果{'name': 'Xiao Ming', 'age': 12} # 序列化之后，数据类型为python字典形式

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