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Python: Json串反序列化为自定义类对象

参考链接: Python-Json 5 : python自定义class进行Json格式化 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 =...name":"math", "type":"study"}, ' \             '{"name":"The Little Prince", "type":"literature"}]} ' Json.JsonTool.json_deserialize...实现代码如下:  import json def json_deserialize(json_data, obj):     py_data = json.loads(json_data)     dic2class

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    将JSON字符串反序列化为指定的.NET对象类型

    前言:   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(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...方法一、在项目中定义对应的对象参数模型,用于映射反序列化出来的参数(复杂JSON字符串数据推荐使用): 如下是一组.NET后台请求接口成功获取到的复杂的JSON字符串数据: { "id": "123456...方法二、直接将JSON字符串格式数据反序列化转化为字典数据(简单JSON字符串数据推荐使用): 如下一组简单的JSON字符串格式数据: { "id": "123456", "code"...0", "msg": "操作成功" } 通过JsonConvert.DeserializeObject>(string value)方法反序列化为字典数据

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    如何将一个 .NET 对象序列化为 HTTP GET 的请求字符串

    如果是 POST 请求时,我们可以使用一些库序列化为 json 格式作为 BODY 发送,那么 GET 请求呢?有可以直接将其序列化为 HTTP GET 请求的 query 字符串的吗?...key1=value&key2=value&key3=value 于是我们将一个类型序列化为后面的参数: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 [DataContract] public...关于源代码包不引入额外依赖 dll 的原理,可以参见: .NET 将多个程序集合并成单一程序集的 4+3 种方法 - walterlv 方法 我们需要做的是,将一个对象序列化为 query 字符串。...property.GetValue(query, null) 将属性和值拼接起来 string.Join("&", properties) 然而真实场景可能比这个稍微复杂一点: 我们需要像 Newtonsoft.Json...一样,对于标记了 DataContract 的类,按照 DataMember 来序列化 URL 中的值需要进行转义 所以,我写出了下面的方法: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 var isContractedType

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    一种自动的将自定义类序列化为JSON的方法

    最近因为项目需求,需要将一些自定义的类序列化为JSON,网上有很多好用的第三方序列化工具,但都只能自动序列化一些基本类型,如NSNumber,NSString与NSDictionary这种,没有一种第三方工具提供直接将自定义类序列化的方法...(至少据我所知:),而对于这种序列化自定义的类的需求,网上能查到的方法只有将自定义的类手动的转存为一个NSDictionary,然后再使用第三方工具来序列化。...因为在JAVA中有工具通过反射机制可以实现自动的序列化自定义类,于是抱着试一试的心态,开始寻找Objective-C中对应的方法。...实际上我们需要解决的问题,就是动态的获取一个类中所有的属性名,只要能够获取这个,再通过这些属性名找到对应的属性值,最终把这些名-值建立成对,放入一个NSDictionary中,就可以使用第三方工具完成序列化的工作了...下面的很简单,我就不写了:) 最终序列化的代码如下: NSString *className = NSStringFromClass([theObject class]); const

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    使用com.fasterxml.jackson.annotation的注解

    名词解释:序列化:将对象转换为 JSON 字符串反序列化:将 JSON 字符串转换为对象一、@JsonIgnore:作用:在json序列化时将java bean中的一些属性忽略掉,序列化和反序列化都受影响...继承 JsonSerializer 接口的主要目的是为了实现 serialize 方法,该方法定义了如何将指定类型的对象序列化为 JSON 格式。...value 序列化为 JSON 格式,并使用 JsonGenerator 对象进行输出。...案例:假设有一个包含日期信息的类 CustomDate,并且将其序列化为 JSON 格式时,按照特定的格式输出日期。通过继承 JsonSerializer 来实现自定义的日期序列化逻辑。...()); // 使用 Jackson 库将 MyObject 序列化为 JSON 字符串 String json = new ObjectMapper().writeValueAsString

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    (33) Joda-Time 计算机程序的思维逻辑

    Joda-Time 上节介绍了JDK API中的日期和时间类,我们提到了JDK API的一些不足,并提到,实践中有一个广泛使用的日期和时间类库,Joda-Time,本节我们就来介绍Joda-Time。...俗话说,工欲善其事,必先利其器,Joda-Time就是操作日期和时间的一把利器。 Joda-Time的官网是http://www.joda.org/joda-time/。...Joda-Time的主要类和Java API的类也有一个粗略的对应关系: Joda-Time Java API 说明 Instant Date 时刻 DateTime Calendar 年历 DateTimeZone...另外,与Date/Calendar的设计有一个很大的不同,Joda-Time中的主要类都被设计为了不可变类,我们之前介绍过不可变类,包装类/String都是不可变类,不可变类有一个很大的优点,那就是简单...= new LocalDate(2016,8,18); Date date = localDate.toDate(); 小结 本节介绍了Joda-Time,一个方便和强大的日期和时间类库,本文并未全面介绍

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    SpringCloud实战:从公共模块搭建一套完整微服务架构

    date = new Date(time); return parseDate2String(date,"MM-dd"); } } } 在处理日期格式时,我们可以调用上述代码提供的方法,如判断日期是否合法的方法...表示将Date类型的对象转化为string类型,parseString2Date表示将String类型转化为Date类型。...目前,市面上对日期处理较为成熟的框架是 Joda-Time,其引入方法也比较简单,只需要在pom.xml加入其依赖即可,如: joda-time joda-time2.10.1 使用Joda-Time 也比较简单,只需构建DateTime...Spring 的强大之处也在于其扩展性,它提供了大量的接口,方便开发者可以更换其默认引擎,JSON转换亦不例外。下面我们就来看看如何将Jackson更换为FastJson。

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    python常见模块-collections-time-datetime-random-os-sys-序列化反序列化模块(json-pickle)-subprocess-03

    15 # 获取本地时间 # 年月日 now_date = datetime.date.today() print(now_date) # 2019-07-01 # 年月日时分秒 now_time =...json与pickle模块-反序列化模块 序列:序列就是指字符串 序列化:其它数据类型转换为字符串的过程 为什么要序列化 ''' 为什么要序列化: 写入文件的数据必须是字符串或者二进制(数据类型中只有字符串可以... , # 反序列化:把字符串转成其它数据类型 在python中两个序列化模块的特点 ''' json模块(*********) 所有的编程语言都支持json 格式 支持的python数据类型很少...反序列化:将json字符串反序列化(转换)回python的对应数据类型 str_dic = json.loads(str_dic) print(str_dic, type(str_dic)) # {'...(dic, f) # 将python数据类型序列化为字符串并自动写入文件 with open('userinfo.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: res

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