在使用 System.Text.Json 进行 JSON 序列化和反序列化操作时，我们会遇到一个问题：如何处理字典中的 Key 为自定义类型的问题。
关于将JSON字符串反序列化为指定的.NET对象类型数据常见的场景主要是关于网络请求接口，获取到请求成功的响应数据。本篇主要讲的的是如何通过使用Newtonsoft.Json中的JsonConvert.DeserializeObject<T>(string value)方法将对应的JSON字符串转化为指定的.NET对象类型数据。
JSON（JavaScript Object Notation）是一种用于数据交换的轻量级数据格式。在我们日常Python编程中，通常可以使用内置的json模块来进行JSON序列化和反序列化。那么关于使用json模块进行JSON序列化和反序列化的问题解决方案，可以参考下列。
excel2json是一款将Excel表格文件快速生成json和C#数据类的高效插件，详情了解如下：
当我们使用System.Text.Json.JsonSerializer对一个字典对象进行序列化的时候，默认情况下字典的Key不能是一个自定义的类型，本文介绍几种解决方案。
Pyhton3中的pickle模块用于对Python对象结构的二进制进行序列化(或pickling)和反序列化(或unpickling)。”pickling”是将Python对象及其所拥有的层次结构转化为一个字节流(byte stream)的过程，而”unpickling”是相反的操作，会将(来自一个binary file或者bytes-like object的)字节流转化回一个对象层次结构(object hierarchy)。
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。
Jackson是Spring Boot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，本节为大家介绍Jackson的基础核心用法，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。
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C#领域，有很多成熟的开源JSON框架，其中最著名且使用最多的是 Newtonsoft.Json ,然而因为版本迭代,其代码要兼容从net2.0到现在的最新的net框架,并且要支持.net平台下的其它语言,所以最新发布版本的Newtonsoft.Json其dll大小接近700k,另一方面,因为其复杂的迭代历史导致它的代码为了维护向下扩展性和向上兼容性而舍弃一些性能。
你想读写 JSON(JavaScript Object Notation) 编码格式的数据。
JSON(JavaScript Object Notation， JS 对象简谱) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于 ECMAScript (欧洲计算机协会制定的 js 规范)的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。 易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。
利用JavaScriptSerializer 序列化json 时间格式，得到的DateTime值值显示为“/Date(700000+0500)/”形式的JSON字符串，显然要进行转换 1.利用字符串直接替换 Model m = new Model { Id = 1, Dt = DateTime.Now }; JavaScriptSerializer js = new JavaScriptSerializer(); string str = js.Serialize(m);
我很高兴,.NETCore终于来到了3.1LTS版本，并且将支持3年，我们也准备让部分业务迁移到3.1上面，不过很快我们就遇到了新的问题，就是对于Json序列化的选择；我本着清真的原则，既然选择迁移到3.1，一切都应该用官方标准或者建议方案。所以我们信心满满的选择了System.Text.Json。本文将会全面介绍System.Text.Json 和 Newtonsoft.Json 的相同和异同之处，方便需要的同学做迁移使用，对未来，我们保持期待。
%JSON.Adaptor.%JSONExport()将启用JSON的类序列化为JSON文档，并将其写入当前设备。
.Net提供的各种序列化的类，通过使用这些类，. Net对象的序列化和反序列化变得很容易。但是字典对象的序列化并不是那么容易。为此，您必须创建一个能够序列化自身的特殊Dictionary类。在不同的业务案例中，序列化技术可能不同。
本文介绍了Newtonsoft.Json在.NET中的序列化用法，包括自定义序列化、序列化选择、序列化设计以及JSON.NET在.NET中的序列化应用实践。
读文件 Python引入了with语句来自动帮我们调用close()方法： with open('/path/to/file', 'r') as f: print(f.read()) 调用read()会一次性读取文件的全部内容，如果文件有10G，内存就爆了，所以，要保险起见，可以反复调用read(size)方法，每次最多读取size个字节的内容。另外，调用readline()可以每次读取一行内容，调用readlines()一次读取所有内容并按行返回list。因此，要根据需要决定怎么调用。 for l
在游戏开发中，我们少不了和数据打交道，数据的存储格式可谓是百花齐放，xml、json、csv、bin等等应有尽有。在这其中Json以其小巧轻便、可读性强、兼容性好等优点受到广大程序员的喜爱。目前市面上有许多针对Json类型数据的序列化与反序列化库，比如Newtonsoft.Json、LitJson、SimpleJson、MiniJson等等，在这之中马三比较钟意于LitJson，其源码规模适中、代码规范可读性好、跨平台能力强、解析速度快，但是美中不足的是LitJson对float（官方最新Release已经支持float）、以及Unity的Vector2、Vector3、Rect、AnimationCurve等类型不支持，譬如在解析float的时候会报 Max allowed object depth reached while trying to export from type System.Single 的错误，这就比较蛋疼了。
在磁盘上读写文件的功能都是由操作系统提供的，现代操作系统不允许普通的程序直接操作磁盘，所以，读写文件就是请求操作系统打开一个文件对象（通常称为文件描述符），然后，通过操作系统提供的接口从这个文件对象中读取数据（读文件），或者把数据写入这个文件对象（写文件）。
在之前的两篇文章（《EmptyResult & ContentResult》和《FileResult》）我们剖析了EmptyResult、ContentResult和FileResult这三种Acti
1、复制你要转换的JSON格式字符串。（记住一定要先复制自己想要转换的JSON格式字符串哦）
之前使用chronicle进行过日志回放框架的设计，效果很不错。后面在更加深入了解过程中，发现chronicle性能优势中一个非常重要的方面，就是序列化和反序列化。chronicle提供了多个功能类，实现不同格式数据的序列化和反序列化功能。
JSON是一种轻量级的数据格式，易于阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。它基于键值对的方式组织数据，支持嵌套结构，包括对象和数组。
在.Net的MVC开发中，经常会使用到Json对象，于是，系统提供了JsonResult这个对象，其本质是调用.Net系统自带的Json序列化类JavaScriptSerializer对数据对象进行序列化。但是这个系统自带的Json序列化对象方法没有Json.Net好用，于是打算有些时候用Json.Net替代默认的实现。
通过在属性、getter 方法或类级别上使用 @JsonSerialize 注解，可以指定要使用的序列化器。
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。
IO在计算机中指Input/Output，也就是输入和输出。由于程序和运行时数据是在内存中驻留，由CPU这个超快的计算核心来执行，涉及到数据交换的地方，通常是磁盘、网络等，就需要IO接口。
本文[1]演示如何使用 Python 的 json.load() 和 json.loads() 方法从文件和字符串中读取 JSON 数据。使用 json.load() 和 json.loads() 方法，您可以将 JSON 格式的数据转换为 Python 类型，这个过程称为 JSON 解析。Python 内置模块 json 提供了以下两种解析 JSON 数据的方法。
.NET 4.0 中引入的 dynamic 关键字为 C# 编程带来了一个范式转变。对于 C# 程序员来说，强类型系统之上的动态行为可能会让人感到不适 —— 当您在编译过程中失去类型安全性时，这似乎是一种倒退。
在上一篇38波的开源代码中，大量的json解释的代码，其中用到的是大名顶顶的Newtonsoft.Json类库。
对于经常用python开发得小伙伴来说，Python的JSON序列化和反序列化功能非常方便和实用。JSON（JavaScript Object Notation）其实就是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写，也易于机器解析和生成。在Python中，可以使用json模块来进行JSON序列化和反序列化操。但是再开发过程中我们还是会经历各种各样得问题。
JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式。它基于JavaScript语法，但也可以被其他语言如Python解析和生成。Python内置了对JSON的支持，可以轻松地将Python对象序列化为JSON格式的字符串，以及将JSON字符串反序列化为Python对象。
Refit是一个类似于Retrofit的Restful Api库，使用它，你可以将你的Restful Api定义在接口中。
网络传输是一种常见的数据传输场景，在传输前，我们先将编程语言对象序列化为json/xml文件；在传输后，在将json/xml文件反序列化为对应语言的对象。
根据用户需求，使用fastjson实现Java Bean按字段序列化为json字符串，再根据该json字符串反序列化回Java Bean。
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。
JSON相信大家对他也不陌生了，前后端交互中常常就以JSON来进行数据交换。而有的时候，我们也会将JSON直接保存在数据库中。
Python内置的json模块提供了非常完善的对象到JSON格式的转换。废话不多说，我们先看看如何把Python对象变成一个JSON：
观察该类的继承与实现关系，不难发现，JSONObject 实现了 Map 接口，而 json 对象中的数据都是以”键：值”对形式出现，可以猜想， JSONObject 底层操作是由Map实现的。
fastjson 是阿里巴巴的开源 JSON 解析库，它可以解析 JSON 格式的字符串，支持将 Java Bean序列化为JSON字符串，也可以从 JSON 字符串反序列化到 JavaBean。
JSON适配器是一种将ObjectScript对象(registered, serial or persistent)映射到JSON文本或动态实体的方法。本章涵盖以下主题：
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。
GSON 是 Google 提供的用来在 Java 对象和 JSON 数据之间进行映射的 Java 类库，可以快速的将一个 Json 字符转成一个 Java 对象，或者将一个 Java 对象转化为 Json 字符串。
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：
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