作者通过表格，结合账单系统实际情况，梳理出的执行的方案，1、大表压缩，2、大JSON字段序列化，3、删除无效数据，4、无效表删除，5、无效索引删除，6、冷热分离。...举个例子： 以大JSON字段序列化为例，某个字段存储的是大json串，占用的字符比较多，因此对该字段做压缩，能够有效的降低磁盘占用空间。这个方案如何测算呢？...思路是这样的，首先计算出目标大json字段占一条数据字符长度的比例，然后根据压缩比，得出压缩后该字段减少的字符数占比，之后抽样此表的data文件占的磁盘空间（如3g），得出单表通过压缩后下降的磁盘空间（...具体计算可参照下表： 最终账单系统各方案的测算结果，大表压缩32%，大JSON字段序列化12%，删除无效数据10%，无效表删除与无效索引删除都在1%左右。...通过测算情况，我们就可以建立方案执行的优先级了，step1大表压缩，step2大JSON字段序列化，step3删除无效数据等。冷热分离有收益，但是成本太高，可在日后架构升级中，再去考虑。
本文将深入探讨反射的原理，常见问题，以及如何在实际项目中安全有效地使用它，同时提供代码示例。...通过这两个类型，我们可以动态地获取和修改变量的类型和值。...易错点二：无法进行类型检查反射不能像常规类型那样进行类型检查，可能导致运行时错误。避免方法：在使用反射前，先通过Kind()方法检查类型，确保安全。...(Interface)}JSON序列化/反序列化encoding/json包使用反射来实现JSON的序列化和反序列化，使得任何结构体都能自动转换。...) return err}元编程反射可用于创建自定义的元编程，如生成代码、自定义日志或性能监控。
前文中我们详细介绍过稀疏数组的那些事儿，以及在实际项目中，稀疏数组如何在前端电子表格中发挥出它最大的效果。而这次，我们将从实战应用出发，为大家介绍稀疏数组在前端中的具体应用。...而实现这一目标的关键点就是数据的持久化，我们需要将内存中数据序列化为json等存储格式保存到数据库并还能反序列化到内存。...在之前的文章详解电子表格中的json数据：序列化与反序列化已经具体介绍了，大家有兴趣可以查看。 看到这里，你以为问题彻底解决了吗？...为了解决数据持久化，我们使用了JSON，但这时新的问题也随之出现，JSON存储中没有undefined。我们对数组进行操作的时候，数组中empty字段都会序列化为null，如下图所示。...上图中的轨迹信息，以数组三元组存储后如下，元素value代表当前已元素数量，也可以使用对象记录时间等更多信息。
通过将字段包含在双引号中，可确保字段中的分隔符只是作为变量值的一部分，不参与分割字段(如...,"Hello, world",...)。...在第6章，你将了解如何在更为复杂的项目中使用pandas的数据frame，完成那些比对几列数据进行琐碎的检索要高端得多的任务。 2....将复杂数据存储到JSON文件中的操作称为JSON序列化，相应的反向操作则称为JSON反序列化。Python通过json模块中的函数，实现JSON序列化和反序列化。...Python对象 备注: 把多个对象存储在一个JSON文件中是一种错误的做法，但如果已有的文件包含多个对象，则可将其以文本的方式读入，进而将文本转换为对象数组（在文本中各个对象之间添加方括号和逗号分隔符...Example: 以下代码片段实现了将任意（可序列化的）对象按先序列化、后反序列化的顺序进行处理： # 将Python对象编码成JSON字符串 data = [{'apple': 23, 'bear'
注意： 使用序列化器的时候一定要注意，序列化器声明了以后，不会自动执行，需要我们在视图中进行调用才可以。 序列化器无法直接接收数据，需要我们在视图中创建序列化器对象时把使用的数据传递过来。...3.1 序列化 假如客户端以get put （查询/修改 一条数据）的请求方式与服务端进行数据交互，其中urls.py 中的路由匹配为： urlpatterns = [ url(r'^admin...，需要对数据进行验证后，才能获取验证成功的数据或保存成模型类对象。...在获取反序列化的数据前，必须调用is_valid() 方法进行验证，验证成功返回True，否则返回False。...验证失败，可以通过序列化器对象的errors 属性获取错误信息，返回字典，包含了字段和字段的错误。
5、在路径中获取JsonNode字段 Jackson JsonNode有一个称为at()的特殊方法。 at()方法可以从JSON图中以给定JsonNode为根的任何位置访问JSON字段。...请注意，JSON路径表达式必须以斜杠字符（/字符）开头。 at()方法返回一个JsonNode，它表示请求的JSON字段。 要获取该字段的实际值，需要调用下一部分介绍的方法之一。...我们可以使用字段名称来获取字段值。...我们还必须注解构造函数的参数，以告诉Jackson将JSON对象中的哪些字段传递给哪些构造函数参数。...@JsonValue注解已添加到Jackson调用的方法中，以将对象序列化为JSON字符串。
远程调用： 在分布式系统中，对象的方法可以通过序列化传输到远程服务器执行。 因此，理解和掌握序列化和反序列化的概念以及如何在编程中应用它们，是开发者进行数据存储、传输和交互的重要基础。...C#中可以使用System.Text.Json.JsonSerializer类或第三方库如Newtonsoft.Json进行JSON序列化和反序列化。...更新和监控库： 使用最新的序列化库，并及时更新以获取最新的安全修复。 安全审计： 对序列化和反序列化的操作进行安全审计，监控异常行为并及时处理。...特定格式的序列化： 对于特定的序列化格式，如XML和JSON，可以使用属性或配置文件来指定类型信息，以确保正确的类型匹配。...在客户端，接收到数据后进行反序列化，以获得商品的详细信息。
数据处理简化： 对字段使用注解可以简化数据处理逻辑，特别是在需要对数据进行验证、格式化或转换时。例如，可以通过注解自动处理 JSON 序列化/反序列化规则。...框架集成： 大多数现代Java框架（如Spring和Hibernate）广泛使用字段注解来实现依赖注入、数据映射等功能。这使得开发人员能够以声明性方式指定复杂行为，无需编写额外的配置代码。...使用场景@Target(ElementType.FIELD)通常用于需要对类的属性执行特定处理的场景，比如数据校验、序列化属性或者是通过反射进行特定的操作。...在框架如Hibernate或Spring中，你会看到很多这样的使用案例，例如定义数据库实体的映射或者依赖注入。...，并展示了如何在运行时获取这些注解信息，这在开发中非常有用，尤其是在需要元数据处理或需要对字段特别标记的情况下。
前提 最近对网络编程方面比较有兴趣，在微服务实践上也用到了相对主流的RPC框架如Spring Cloud Gateway底层也切换为Reactor-Netty，像Redisson底层也是使用Netty封装通讯协议...： 字段名 字段类型 字节数(byte) 字段功能 备注 interfaceName java.lang.String 视实际情况而定 接口全类名 methodName java.lang.String...： 字段名 字段类型 字节数(byte) 字段功能 备注 errorCode java.lang.Long 4 响应码 message java.lang.String 视实际情况而定 响应消息 如果出现异常...，一定注意要先写入或者先读取序列的长度，以java.lang.String类型为例： // 序列化 - 流水号 out.writeInt(packet.getSerialNumber().length(...，笔者为了简化自定义协议，定义了方法参数签名数组，长度和方法参数数组一致，这样做方便后面编写服务端代码的时候，简化对方法参数数组进行反序列化以及宿主类目标方法的查找。
DefaultRouter创建的对象，在访问url地址的时候，我们都可以在后面加一个 .json,那么后台会给我们返回json格式的数据。...) } 也可以在具体的视图中通过 permission_classes属性来指定某个视图所使用的权限控制类，如: from rest_framework.permissions import...，以减轻服务器压力。...也可以在具体视图中通过throttle_classess属性来配置，如 from rest_framework.throttling import UserRateThrottle from rest_framework.views...ordering参数，如果包含了ordering参数，则按照ordering参数指明的排序字段对数据集进行排序。
序列化 — to_graph 你可以通过调用 to_graph 方法来进行类的序列化，这个方法会创建一个以字段为 key ， tensorflow 变量名为值的字典。...这会创建全量字典，以字段作为关键字，以每个字段对应的 tensorflow 变量名作为值。...反序列化 — from_graph 你可以通过调用 from_graph 方法来进行类的反序列化，这个方法通过我们在上文中构建的字典内容，将类中的字段绑定到对应的 tensorflow 变量上。...首先，获取数据集。 ? ? 现在我们用这个数据集来进行训练 ? ? 完美！接下来我们将这个序列化后的模型存到内存中。 ? ? 接着我们重置 graph，并且重建模型。 ? ?...结论 通过这次的教程，我们了解了如何进行类的序列化，以及如何在 tensorflow graph 中将类中的字段反绑到对应的变量上。
JSON中的数据形式与转化方式 在JSON中，数据有以下几种形式： 对象：一个没有顺序的"键/值"，格式如 数组：用以设置数值顺序，格式如 字符串：任意数量的Unicode字符，格式如 进行数据序列化和反序列化的方式有以下三种...在这个图中，我们可以看到不同类型的数据内容都可以完成序列化和反序列化的过程。...在使用自定义序列化的过程中，查看相关代码，处理序列化的核心是typeName 字段在调用toJSON函数的过程，比如，可以将此类姓名和window对象联系。...而反序列化时，调用 getTypeFromString 函数来获取类型名并且构造类型实例对象，然后调用类型实例上的 fromJSON方法。...== undefined) { this.age = settings.age; } }; 总结 本文详细为大家介绍了数据传输从XML到JSON的故事，以及json进行序列化和反序列化的工作原理
在本文中，我们将介绍注解的基础知识，包括注解是什么，它们如何在示例中使用，以及如何处理它们。...例如，在我们的JSON序列化程序实现中，我们将允许一个可选的注解参数，该参数在序列化时指定字段的名称（如果没有指定名称，则默认使用字段的变量名称）。 如何创建注解？...对于我们的JSON序列化程序，我们将创建一个字段注解，允许开发人员在序列化对象时标记要转换的字段名。例如，如果我们创建汽车类，我们可以使用我们的注解来注解汽车的字段（例如品牌和型号）。...此外，我们可以检查这些字段以发现每个字段是否都使用特定注解进行注解。 这样，我们可以遍历传递给方法的参数对象关联类的每个字段，并发现哪些字段使用@JsonField注解。...虽然不应使用注解来代替以面向对象的方式，但它们可以极大地简化重复逻辑。例如，我们可以注解每个可序列化字段而不是在接口中的方法创建一个toJsonString以及所有可以序列化的类实现此接口。
Protocol Buffers（简称 Protobuf）是一种轻便高效的结构化数据存储格式，可用于结构化数据串行化，很适合进行数据存储和通信协议这样的轻量级应用。类似的还有JSON、XML等。...这里将以一个例子介绍如何在Python中使用Protobuf。1.安装protobuf首先，需要安装了protobuf库。...当然这里在编写proto文件的时候也有一些小工具来提高我们的效率，比如json转proto：https://json-to-proto.github.io/3.根据proto文件生成python文件接下来...这样保存下来的文件大概是这样：图片但是Protobuf 序列化后的数据是二进制格式，通常无法直接以文本形式展示（或者看起来很奇怪）。...因此将二进制数据转换为 Base64 编码的字符串是一种常见的做法， Base64 编码后的字符串可以在文本协议（如电子邮件、JSON、XML等）中传输和存储。
这种二进制格式经过优化，能够快速地序列化和反序列化JSON数据，从而提高读写性能。 数据在Redis中以字符串的形式存在，这是Redis中最基本的数据类型。...但RedisJSON对这些字符串进行了特殊处理，使其能够高效地表示和操作JSON结构。 数据的序列化与反序列化： 在将数据存入Redis之前，JSON数据会先被序列化为二进制格式的字符串。...这个过程确保数据能够以紧凑且高效的方式存储在Redis中。 当需要从Redis中读取数据时，存储的二进制字符串会被反序列化为原始的JSON格式，以便应用程序能够轻松地使用和解析。...这种树结构允许根据key进行排序，并支持快速定位、插入与删除操作。 与Redis中的其他数据结构（如hash）不同，Rax树提供了排序功能，这使得在查询和操作具有特定顺序的JSON元素时更加高效。...如果我们想获取JSON对象中特定字段的类型，我们可以在key后面添加路径。
本文将聚焦于结构体标签在JSON序列化与反射应用中的作用，探讨常见问题、易错点，并通过代码示例阐述如何避免这些问题。1. 结构体标签基本用法结构体标签以//跟随字段定义，形如name:"value"。...在JSON序列化场景中，最常用的标签是json，它指导JSON包如何处理结构体字段。...（如密码）序列化到JSON中，可以为其设置json:"-"标签。...总结结构体标签在JSON序列化与反射应用中发挥着关键作用，帮助我们灵活控制序列化行为、实现与JSON对象的无缝交互，以及通过反射获取元信息。...面对易错点，如忽略敏感字段的序列化、不当使用反射导致性能瓶颈等问题，遵循上述避免方法能确保代码的安全性和高效性。熟练掌握结构体标签的使用，将进一步提升Go语言开发者的生产力和代码质量。
5.4序列化器Serializer 5.4.1功能 进行数据的序列化和反序列化。 5.4.2序列化器定义 继承自 serializers.Serializer（重点掌握），里面的字段需要自己定义。...（详情见本文标题4） json.dumps()是将字典转换成json字符串 json.loads()是将json字符串转换成字典数据 5.4.4反序列化功能 1.数据校验 我们可以调用 is_valid...()来进行数据的校验，我们还可以补充额外的验证： a.先写一个函数(如about_django)封装补充验证的功能，然后在字段中添加 validators参数，如下： btitle = serializers.CharField...Response类的对象：传入原始的响应数据，会自动根据客户的请求头中 Accept将响应数据转换为对应的格式进行返回，默认是json，仅支持json和html 3.异常处理：如果视图中抛出了未处理异常...我们既可以针对匿名用户和认证用户进行统一限流设置，也可以分开进行限流设置。 过滤：需要先安装django-filter并进行注册设置，再在视图中通过 filter_fields设置过滤字段。
4、漂亮地输出 默认情况下，Gson以紧凑格式打印JSON，即字段名称及其值，对象字段以及JSON输出中数组内的对象等之间将没有空格。...7.1、如何在序列化时允许空值 要配置Gson实例以输出null，我们必须使用GsonBuilder对象的serializeNulls（）。...有时候更新/删除字段可能会被打断。 所有这些更改都可以使用@Since注释进行标记，以跟踪模型类，在这些系统使用反序列化JSON数据进行交换时，与其他系统的应用程序交互不会中断。...ExclusionStrategy用于确定是否应将字段或顶级类作为JSON输出/输入的一部分进行序列化或反序列化。...JSON输出/输入的一部分进行序列化或反序列化。
,实现’表现层状态转化’ REST接口开发的核心任务 将请求的数据(JSON格式)转化为模型对象 操作数据库 将模型对象转化为响应的数据(JSON) 序列化: 将Python类型转化为JSON数据 反序列化...'rest_framework', ] ``` 序列化器 功能: 序列化操作: 将Python类型(模型类对象,模型类对象的列表)转换成字典 反序列化操作: 将json转换成字典 定义序列化器: 继承自...序列化操作 基本使用 1) 查询一个图书对象 2) 构造序列化器对象 3) 获取序列化数据,如果获取的是多条数据,添加many=True 参数补充说明 def books(request)...:8000/hero/2'} 视图中得序列化器添加 # hero_serializer = HeroInfoSerializers(hero,context={'request': request})...验证 字段的类型 必填验证 定义方法 多属性验证 定义类型 保存 #增加：BookInfoSerializer(data=json)==>save() #修改：BookInfoSerializer
敏感数据泄露：序列化可能导致敏感数据（如密钥、数字证书等）被无意识地暴露。如果攻击者能够访问到序列化的数据，他们可能会获取敏感信息并滥用它。因此，在序列化包含敏感数据的对象时，需要格外小心。...使用安全的序列化机制：考虑使用更安全的序列化机制，如使用加密技术对序列化数据进行加密，或者使用更安全的序列化协议（如Protobuf、MessagePack等）。...JSON序列化库（如Jackson, Gson） JSON是一种轻量级的数据交换格式，广泛应用于Web服务和跨语言数据交换。...通常用于与旧的系统或服务进行交互。 缺点： XML数据通常比JSON或二进制数据更大，因此可能不够高效。 序列化和反序列化过程可能比JSON或二进制序列化慢。 4....8.3 使用缓存 对于频繁进行序列化和反序列化的对象，可以考虑使用缓存来存储序列化后的数据。这样，在需要时可以直接从缓存中获取序列化数据，避免重复进行序列化操作。
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