序列化 (Serialization)将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程，与之相对应的过程称之为反序列化（Unserialization）。序列化和反序列化主要用于解决在跨平台和跨语言的情况下, 模块之间的交互和调用，但其本质是为了解决数据传输问题。
笔记： 一：简介 (1)JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级(XML重量级)的数据交换格式。 是为了数据交换而定制的一种规则，它基于ECMAScript的一个子集。 (2)JSON是一种数据格式！ 字符串是JSON的表现形式。（符合JSON格式的字符串叫做JSON字符串） (3)Python3中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码，它包含了两个函数： json.dumps(): 对数据进
在 JavaScript 中浮点数运算时经常出现 0.1+0.2=0.30000000000000004 这样的问题，除了这个问题之外还有一个不容忽视的大数危机（大数处理丢失精度问题），也是近期遇到的一些问题，做下梳理同时理解下背后产生的原因和解决方案。
在企业级大数据流处理项目中，往往在项目数据源处需要面临实时海量数据的采集。采集数据的性能一般与网络带宽、机器硬件、数据量等因素有直接关系；当其他因素是固定的，这里我们只考虑数据量的话，那么数据量的传输和存储性能是我们首先需要面对和解决的。 由此我们引入了Avro数据序列化框架，来解决数据的传输性能问题。
在Java架构师的日常工作中，我们经常会遇到各种异常，它们像是编程世界的小小谜题，等待我们去解开。今天，我们要探讨的是一个看似普通，实则内藏玄机的异常——org.springframework.http.converter.HttpMessageNotReadableException: JSON parse error: Cannot deserialize instance of 'java.util.ArrayList' out of START_OBJECT token。
上面就是一个JSON格式数据。它开起来就像是在Python中的字典数据类型。我们可以通过json模块将它转换成字符串或者反过来将字符串转换成字典数据类型。
Json语法规则： 数据在名称/值对中 数据由逗号分隔 花括号保存对象 方括号保存数组 Json字符串本质上是一个字符串，用单引号表示 Json数据的书写格式 名称--值对，包括名称字段（在双引号中），后面跟一个冒号，然后是值： “name”: ”zhangsan” 等价于name = “zhangsan” Json值 值可以是 数字（整数或浮点数） 字符串（双引号括起来） 逻辑值（true或false） 数组（在方括号中） 对象（在花括号中） null Json对象 Json的对象是在大括号中的，
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。简单地说，JSON 可以将 JavaScript 对象中表示的一组数据转换为字符串，然后就可以在函数之间轻松地传递这个字符串，或者在异步应用程序中将字符串从 Web 客户机传递给服务器端程序。这个字符串看起来有点儿古怪，但是 JavaScript 很容易解释它，而且 JSON 可以表示比"名称 / 值对"更复杂的结构。例如，可以表示数组和复杂的对象，而不仅仅是键和值的简单列表。
在使用Jackson序列化和反序列化的时候，一般会设置一些相关特性，例如下面这样的代码：
上一节我们学习了文件的读写，把一个字符串（或字节对象）保存到磁盘是一件很容易的事情。但是在实际编程中，我们经常需要保存结构化数据，比如复杂的字典、嵌套的列表等等，这时候就需要我们想办法把这些结构化数据先转变成一个字符串，这个转换过程就叫做“序列化”，这一过程的逆操作就是“反序列化”。
在进行数据处理和交互时，经常会遇到将数据转换为JSON格式的需求。然而，有时候在尝试将某些数据类型转换为JSON时，可能会遇到TypeError: Object of type 'float32' is not JSON serializable的错误。本文将介绍这个错误的原因以及如何解决它。
JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象标记) 是一种轻量级的数据交换格式。JSON的数据格式其实就是python里面的字典格式，里面可以包含方括号括起来的数组，也就是python里面的列表。
1.丰富的数据结构 2.使用快速的压缩二进制数据格式 3.提供容器文件用于持久化数据 4.远程过程调用RPC 5.简单的动态语言结合功能，Avro 和动态语言结合后，读写数据文件和使用 RPC 协议都不需要生成代码，而代码生成作为一种可选的优化只值得在静态类型语言中实现。
在 .NET Conf 2023 大会上，.NET 8 正式发布了，.NET 8 是一个长期支持（LTS）版本，这意味着可以获得三年的支持和补丁。我们也计划将框架从 .NET Core3.1 升级到 8 ，关于如何升级等升级完成后再来分享。
JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码，它主要提供了四个方法： dumps、dump、loads、load。
概念： 序列化（Serialization）： 将对象的状态信息转换为可以存储或可以通过网络传输的过程，传输的格式可以是JSON，XML等。反序列化就是从存储区域（JSON，XML）读取反序列化对象的状态，重新创建该对象。 JSON（Java Script Object Notation）：一种轻量级数据交互格式，相对于XML而言更简单，也易于阅读和编写，机器也方便解析和生成，Json是JavaScript中的一个子集。 python2.6版本开始加入了JSON模块，python的json模块序列化与反序列
对于spring-web项目，在数据库设计时，当我们想增加一个字段时，并不希望修改表结构，希望设计一个专用的扩展字段，将增加的扩展字段以一个JSON字符串形式保存在这个专用字段中。 spring对JSON的序列化和反序列化是依赖jackson来完成的。 数据发送给前端的时候，我们希望jackson在序列化一个数据库记录对象时以JSON的形式返回这个JSON扩展字段的内容，而不是一个String, 同时前端也能以一个JSON的形式定义这个JSON扩展字段，服务端在收到请求jackson在反序列化时能自动将这个JSON字段反序列化为String.这样省去了手工写代码转换的过程才是最方便的。 举例说明一下吧，以下是一个数据库记录对象，props字段为一个JSON扩展字段可以存储任意字段数据
Json 是⼀种数据交换格式，它采⽤完全独立于编程语⾔的文本格式来存储和表示数据。
一、双层装饰器 def w1(func): def inner(*args,**kwargs): # 验证1 # 验证2 # 验证3 return func(*args,**kwargs) return innerdef w2(func): def inner(*args,**kwargs): # 验证1 # 验证2 # 验证3 return func(*args,**kwarg
Jackson 是当前用的比较广泛的，用来序列化和反序列化 json 的 Java 的开源框架。Jackson 社区相对比较活跃，更新速度也比较快， 从 Github 中的统计来看，Jackson 是最流行的 json 解析器之一 。 Spring MVC 的默认 json 解析器便是 Jackson。 Jackson 优点很多。 Jackson 所依赖的 jar 包较少 ，简单易用。与其他 Java 的 json 的框架 Gson 等相比， Jackson 解析大的 json 文件速度比较快；Jackson 运行时占用内存比较低，性能比较好；Jackson 有灵活的 API，可以很容易进行扩展和定制。
Spring Boot第八章-非关系型数据库
最近学JavaScript的过程中,有幸学到了一个新的知识点----属性描述符,尽管它在业务代码中可能并不常见,但是许多库源码中都有它的身影,比如vue
序列化过程就是在读取对象数据的时候，不断加入一些特殊分隔符，这些特殊分隔符用于在反序列化过程中截断用。
其中 loads() 和 load() 方法用于 python 对象的反序列化，dumps() 和 dump() 方法用于 python 对象的序列化。
在使用com.alibaba.fastjson库进行JSON序列化和反序列化时，我们有时会遇到以下错误信息：com.alibaba.fastjson.JSONException: create instance error。这个错误通常是由于FastJson无法创建对象实例而导致的。
java中的序列化反序列化机制：需要利用原生流来实现，Serializable(该对象可以进行序列化/反序列化)，static/transient(被修饰之后不能序列化/反序列化)，serialVersionUID(版本号,如果版本号对上了再进行序列化/反序列,如果对不上,不进行序列化/反序列化) 原生机制缺点：
在当前的数据驱动时代，大量的数据需要在不同系统和应用程序之间进行交换和共享。这些数据可能来自于不同的源头，如传感器、数据库、文件等，具有不同的格式、大小和结构；不同系统和编程语言的运行环境也可能存在差异，如操作系统、硬件架构等，进一步增加了数据交换的复杂度和难度。为了将这些数据有效地传输和处理，需要一个高性能的数据交换格式，以提高数据交换和处理的速度和效率。传统上，数据交换通常采用文本格式，如CSV、XML、JSON等，但它们存在解析效率低、存储空间占用大、数据类型限制等问题，对于大规模数据的传输和处理往往效果不佳。因此，需要一种高效的数据交换格式，可以快速地将数据从一个系统或应用程序传输到另一个系统或应用程序，并能够支持不同编程语言和操作系统之间的交互。
序列化格式是一种用于存储和传输的，线性排列的二进制数据。序列化格式用于在不同平台交换通用的数据格式。比如JSON就是一种流行的序列化格式。
Python爬虫数据抽取(一)：解析库json及jsonpath pickle
老版本的 Jackson 使用的包名为 org.codehaus.jackson，而新版本使用的是com.fasterxml.jackson。
Jackson是Spring Boot(SpringBoot)默认的JSON数据处理框架，但是其并不依赖于任何的Spring 库。有的小伙伴以为Jackson只能在Spring框架内使用，其实不是的，没有这种限制。
序列化和反序列化是计算机编程中重要的概念，用于在对象和数据之间实现转换。在程序中，对象通常存储在内存中，但需要在不同的时刻或不同的地方进行持久化存储或传输。这时，就需要将对象转换为一种能够被存储或传输的格式，这个过程就是序列化。 序列化是将对象的状态转换为可以存储或传输的格式，如二进制、XML或JSON。这样，对象的数据可以被保存在文件、数据库中，或通过网络传输到其他计算机。 反序列化则是将序列化后的数据重新转换为对象的过程，以便在程序中使用。它使得在不同的时间、地点或应用中能够复原之前序列化的对象。 这两个概念在以下情况中至关重要：
在这篇简短的文章中，我将解释在使用JSON传输数据时，为什么浮点数或大十进制值应表示为字符串 。
嗨，亲爱的小白们！欢迎来到这篇关于 JavaScript 中 JSON（JavaScript Object Notation）语法的入门指南。JSON 是一种轻量级的数据交换格式，广泛应用于前端开发中。通过这篇博客，我将带你深入了解 JSON 的语法，以及如何在 JavaScript 中使用它来实现数据的序列化和反序列化。让我们一起踏上这段有趣的学习之旅吧！
如果我们要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。
本篇博客，Alice为大家介绍的是Hadoop中作为首选串行化系统的Avro。
在Web开发过程中离不开数据的交互，这就需要规定交互数据的相关格式，以便数据在客户端与服务器之间进行传递。数据的格式通常有2种：1、xml；2、JSON。通常来说都是使用JSON来传递数据。本文正是介绍在Java中JSON与对象之间互相转换时遇到的几个问题以及相关的建议。 首先明确对于JSON有两个概念： JSON对象（JavaScript Object Notation，JavaScript对象表示法）。这看似只存是位JavaScript所定制的，但它作为一种语法是独立于语言以及平台的。只是说通常情
什么是JSON： 是一种轻量级的（比较于XML格式）数据交换格式 表现形式： 字符串 不同语言可以将其转换为不同类型：Python(dict),JavaScript(Object) 优势： 易于阅读，易于解析，网络传输开销小效率高，适合跨语言交换数据 应用场景： 前后台交互、多语言服务的交互 几种定义： JSON字符串：符合JSON格式的字符串。{"name":"Tom"} 操作JSON字符串: 处理方式： Python内置模块json，转换为字典dict类型 示例： import json
当涉及到网络通信和数据存储时，数据序列化一直都是一个重要的话题；特别是现在很多公司都在推行微服务，数据序列化更是重中之重，通常会选择使用 JSON 作为数据交换格式，且 JSON 已经成为业界的主流。但是 Google 这么大的公司使用的却是一种被称为 Protobuf 的数据交换格式，它是有什么优势吗？这篇文章介绍 Protobuf 的相关知识。
java开发中经常会遇到json的序列化与反序列化，常用的json序列化工具有阿里的Fastjson、spring mvc内置的Jackson、还有就是我们接下来要说的谷歌的Gson。
最近为Prong开发了一个基于snowflake算法的Java分布式ID组件，将实体主键从原来的String类型的UUID修改成了Long型的分布式ID。修改后发现前端显示的ID和数据库中的ID不一致。例如数据库中存储的是：812782555915911412，显示出来却成了812782555915911400，后面2位变成了0，精度丢失了：
YAML 官方网站称 YAML 是"一种所有编程语言可用的友好的数据序列化标准"。YAML Ain't Markup Language，和GNU一样，YAML是一个递归着说"不"的名字。不同的是，GN
Jackson是Spring Boot(SpringBoot)默认的JSON数据处理框架，但是其并不依赖于任何的Spring 库。有的小伙伴以为Jackson只能在Spring框架内使用，其实不是的，没有这种限制。它提供了很多的JSON数据处理方法、注解，也包括流式API、树模型、数据绑定，以及复杂数据类型转换等功能。它虽然简单易用，但绝对不是小玩具，更多的内容我会写成一个系列，5-10篇文章，请您继续关注我。
最近由于阿里的fastjson频繁爆出安全漏洞，为了避免后续升级上线的烦恼，决定弃用fastjson，使用Jackson，把现有项目中的fastjson都换成了Jackson，由于很多写法上有些不同，所以在这里把这些改过的东西做一下笔记。
json是我们在工作中经常用到的一种数据传输格式，开始过程中解析json是我们经常面对的问题。NewtonsoftJson是c#的一套json处理封装类，它可以高效，方便地帮助我们处理json。
Python 中有很多能进行序列化的模块，比如 Json、pickle/cPickle、Shelve、Marshal
本文主要根据Go语言Json包[1]、官方提供的Json and Go[2]和go-and-json[3]整理的。
语义：解释控制信息每个部分的意义。它规定了需要发出何种控制信息，以及完成的动作与做出什么样的响应。
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