场景描述: Python标准库中的json模块,集成了将数据序列化处理的功能:在使用json.dumps()方法序列化数据时候,如果目标数据中存在datetime数据类型,执行操作时, 会抛出异常:TypeError: datetime.datetime(2016, 12, 10, 11, 04, 21) is not JSON serializable 那么遇到json.dumps序列化不支持的数据类型,该怎么办! 首先,我们先来了解一下,json.dumps,序列化操作默认支持的数据类型:

最近碰到处理一个二十多兆的文件时内存蹭蹭的吃掉四百多兆,吓死宝宝了. 无奈毕竟接触python时间有限,还没有完整的看过python的一些基础知识,我想一个合格的pythoner应该不会碰到这个问题.当然像我这样的操作党碰到的问题映像也更深一点.最郁闷的是网上讨论这个的很有限,google的结果也是三天才找到相应的说明,我想这里很重要的一点是海量数据在存储和很低层的操作时并不会使用python,嵌入一个c片段即可.好吧这招我还不会,而且在用的库要改也是件痛苦的事,为了让项目尽早上线有个折中的方案

Python的dict要求key为不可变数据类型,通常采用str或int,但在某些应用场景下,需要采用自定义类型对象作key, 此时的自定义类需要实现两个特殊方法:__hash__.__eq__,用于哈希值的获取和比较 定义狗类: class Dog(): def __init__(self,name,color): self._n = name self._c = color def __hash__(self): return hash(self._n + self._c) def __eq

JSON是一种轻量级的数据交换格式. json.dump() 将Python数据格式序列化为json数据格式(字符串)并储存在json文件之中. json.load()将Jons数据(字符串)反序列化,按照Python数据格进行读取. json.dump()和json.load()主要用来读写json文件函数 json.dumps() 将Python数据格式序列化为json数据格式(字符串). json.loads()将Jons数据(字符串)转换为Python数据格式.

def login_ajax(request): if request.method == "GET": return render(request, 'login_ajax.html') elif request.method == "POST": ret = {'status': True, 'error':None, 'data': None} obj = LoginForm(request.POST) if obj.is_valid(): print(obj

python中dict类型的key值要求是不可变类型,通常来说,我们一般采用int或者str类型来作为字典的key,但是在某些场景中,会造成一定的麻烦. 如我们有一个处理http Request的规则类名为Rule,其定义如下,它由一个Request path和其支持的Request methods数组组成: class Rule(object): def __init__(self, path, methods): assert(isinstance(path, str)) assert(is

最近刚接触到python,就想到了如何反序列化json串.网上找了一下,大部分都是用json模块反序列化为python数据结构(字典和列表).如果对json模块不了解的参考菜鸟教程.然后我在此基础上将python数据转换为了自定义类对象. 下面是测试代码及运行结果: import Json.JsonTool class Score: math = 0 chinese = 0 class Book: name = '' type = '' class Student: id = '' name =

之前已经实现了Python: Json串反序列化为自定义类对象,这次来实现了Json的序列化. 测试代码和结果如下: import Json.JsonTool class Score: math = 0 chinese = 0 class Book: name = '' type = '' class Student: id = '' name = '' score = Score() books = [Book()] student = Student() json_data = '{"id&

以前写的很简单,只有几句话,最近发现本文是本博客阅读量最大的一篇文章,觉得这样有种把人骗进来的感觉,于是又细化了一些.如果还有不好的地方,欢迎指出. 首先说明基本功能: dumps是将dict转化成str格式,loads是将str转化成dict格式. dump和load也是类似的功能,只是与文件操作结合起来了. 看代码实例: In [1]: import json In [2]: a = {'name': 'wang', 'age': 29} In [3]: b = json.dumps(a)

以前写的很简单,只有几句话,最近发现本文是本博客阅读量最大的一篇文章,觉得这样有种把人骗进来的感觉,于是又细化了一些.如果还有不好的地方,欢迎指出. 首先说明基本功能: dumps是将dict转化成str格式,loads是将str转化成dict格式. dump和load也是类似的功能,只是与文件操作结合起来了. 看代码实例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 In [1]: import json   In [2]: a = {'name': 'wang', 'a

一般情况下,Newtonsoft.Json.dll 对 Dictionary<int,object>.Dictionary<string,object>等序列化与反序列化都是成功的,但是使用自定义类作为键,则会报错,如下图 处理办法代码所示: public class TestClass { public string Name = ""; public TestClass(string n) { Name = n; } public override bool

一.概念理解 1.json.dumps()和json.loads()是json格式处理函数(可以这么理解,json是字符串) (1)json.dumps()函数是将一个Python数据类型列表进行json格式的编码(可以这么理解,json.dumps()函数是将字典转化为字符串) (2)json.loads()函数是将json格式数据转换为字典(可以这么理解,json.loads()函数是将字符串转化为字典) 2.json.dump()和json.load()主要用来读写json文件函数 二.代

json.load()从文件中读取json字符串 json.loads()将json字符串转换为字典类型 json.dumps()将python中的字典类型转换为字符串类型 json.dump()将json格式字符串写到文件中 1.json.load() with open('text.json','r',encoding='utf-8') as f : print(json.load(f)) { "name": "anthony", "sex"

json文件处理涉及的四个函数json.dumps()和json.loads().json.dump()和json.load()的区分 一.概念理解 1.json.dumps()和json.loads()是json格式处理函数(可以这么理解,json是字符串) json.dumps()函数是将一个Python数据类型列表进行json格式的编码(可以这么理解,json.dumps()函数是将字典转化为字符串) json.loads()函数是将json格式数据转换为字典(可以这么理解,json.lo

python+selenium之自定义封装一个简单的Log类 一. 问题分析: 我们需要封装一个简单的日志类,主要有以下内容: 1. 生成的日志文件格式是 年月日时分秒.log 2. 生成的xxx.log文件存储在项目Logs文件夹下 3. 这个日志类,支持INFO,ERROR两种日志级别 4. 日志里,每行日志输出,时间日期+执行类名称+日志级别+日志描述 二.解决问题思路: 1. 在根目录下新建一个Logs的文件夹,如何获取这个Log的相对路径. 2. 日志的保存命名,需要系统时间,前面也介

JSON字符串用json.dumps, json.loads JSON文件名用json.dump, json.load 以下内容摘自:<Python Cookbook> json 模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据. 其中两个主要的函数是 json.dumps() 和 json.loads() , 要比其他序列化函数库如pickle的接口少得多. 下面演示如何将一个Python数据结构转换为JSON: import json data = { 'name' : 'ACME',

JSON字符串用json.dumps, json.loads JSON文件名用json.dump, json.load 以下内容摘自:<Python Cookbook> json 模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据. 其中两个主要的函数是 json.dumps() 和 json.loads() , 要比其他序列化函数库如pickle的接口少得多. 下面演示如何将一个Python数据结构转换为JSON: import json data = { 'name' : 'ACME',

反射 reflect 反射(reflect)其实是反省,自省的意思 反省:指的是一个对象应该具备可以检测.修改.增加自身属性的能力 反射:通过字符串获取对象或者类的属性,进行操作 设计框架时需要通过反射去检测类的属性,去调用他们 反射涉及的四个函数 ​ 这四个就是普通的内置函数,没有双下划线,与print等等没有区别 hasattr getattr setattr delattr class Person: def __init__(self, name, age, gender): self.

这是因为Python3中,str的输出是调用类的实例方法__str__来输出,如果__str__方法没有重写,则自动继承object类的__str__方法,而object类的__str__方法是调用__repr__方法,因此自定义类未重写__str__方法的情况下,实际上就是调用该类的__repr__方法,因此__repr__方法重写会影响到str的输出,除非在自定义类中也重写__str__方法才可以单独输出信息. 具体可参考: <Python __repr__方法和__str__方法.内置函数

一. 引言 上节结合案例介绍了重写__repr__方法的关注点,重写__repr__方法的要点是要准确的输出开发人员关注的信息,并便于开发人员使用相关信息.而__str__方法是为最终用户返回类的相关信息,因此需要相关信息容易理解,更需要开发者在自定义类的过程中重写__str__方法. object类提供的__str__方法,只是简单输出模块名.类名以及对象的ID信息,老猿认为实际上就是在__str__方法直接调用object类的__repr__方法,不过没去研究代码核实.不管怎样,这个信息根本

一. 引言 前面两节分别介绍了Python类中的__str__和__repr__方法的作用和语法,所有新式类都支持这两个方法,因为object类实现了这两个方法,但实际上各位开发者在自定义类的过程中,应该重写相关方法,特别是__str__输出的应该是用户关注的容易理解的信息,因此对那些负责与客户交互的类,至少更应该重写__str__方法. 二. 重写__repr__方法 object类提供的__repr__方法,只是简单输出模块名.类名以及对象的ID信息,如果开发者要输出开发人员足够知悉的属性,