，且需要规定统一的数据格式才能让数据接收端正确解析并理解这些数据的含义 XML是早期被广泛使用的数据交换格式 JSON是一种轻量级的数据交换格式，JSON相对于XML而言，更加简单，易读和编写，同时也易于机器解析和生成...什么是序列化和反序列化 将对象转换为可通过网络传输或可以存储到本地磁盘的数据格式（如xml和json等格式的字节串）的过程称为序列化，反之称为反序列化。...loads() 序列化：pickling，将python对象转换为字节流的过程 反序列化：unpickling，将字节流二进制文件或字节对象转换回python对象的过程 例1： 1 2 3 4...把python对象转换成json字符串 decoding：把json字符串转换成python对象 json与python间数据类型的对应关系 Python转JSON JSON ...key被转换成JSON字符串时都会被转换为小写字符串； Python中的tuple，在序列化时会被转换为array，但是反序列化时，array会被转化为list； 由以上两点可知，当Python对象中包含
进行协议解析时，总是会遇到各种各样的数据转换的问题，从二进制到十进制，从字节串到整数等等 废话不多上，直接上例子 整数之间的进制转换: 10进制转16进制: hex(16) ==> 0x10 16进制转...(' (1,) ------------------- 整数转字节串: 转为两个字节: struct.pack...(' b'\x01\x00\x02\x00' 转为四个字节: struct.pack(' b'\x01\x00\x00\x00\x02\x00...\x00\x00' ------------------- 字符串转字节串: 字符串编码为字节码: '12abc'.encode('ascii') ==> b'12abc' 数字或字符数组...=================== 测试用的python源码 import binascii import struct def example(express, result
'bb', 'cc'] # dumps 将数据通过特殊的形式转换为只有python语言认识的字符串 p_str = pickle.dumps(data) print(p_str) # loads功能...# loads 将pickle数据转换为python的数据结构 ret = pickle.loads(p_str) print(ret) # dump功能 # dump 将数据通过特殊的形式转换为只有...，并转换为python的数据结构 with open('data.pkl', 'rb') as f: data = pickle.load(f) #输出结果 b'\x80\x03]q\x00(...错误代码 二、保存的数据为类对象时需要注意路径问题： 实用时错误产生原因， 用pickledumps()封装类对象，并将数据保存至阿里云，然后用在另一个服务解析数据，导致我数据能拿到，但不能正确解析出类对象...，记录下它是根据那个目录下的哪个类进行封装的，同样解析时也要找到对应目录下的对应类进行解析还原 在同一个项目或文件中能完全使用，因为类对象路径没有变化 ?
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。...aa', 'bb', 'cc'] 1 # dump功能 2 # 将数据通过特殊的形式转换为所有程序语言都认识的字符串，并写入文件 3 with open('D:/tmp.json', 'w') as f...函数，类，类的实例 pickle应用： 1 # dumps功能 2 import pickle 3 data = ['aa', 'bb', 'cc'] 4 # dumps 将数据通过特殊的形式转换为只有...功能 2 # loads 将pickle数据转换为python的数据结构 3 mes = pickle.loads(p_str) 4 print(mes) 5 ['aa', 'bb', 'cc']...1 # dump功能 2 # dump 将数据通过特殊的形式转换为只有python语言认识的字符串，并写入文件 3 with open('D:/tmp.pk', 'w') as f: 4 pickle.dump
为了高效地读取数据，比较有帮助的一种做法是对数据进行序列化并将其存储在一组可线性读取的文件（每个文件 100-200MB）中。这尤其适用于通过网络进行流式传输的数据。...example_proto = tf.train.Example( features=tf.train.Features(feature={ # 将标准 TensorFlow 类型转换为兼容...tf.io.serialize_tensor 将张量转换为二进制字符串 value=[tf.io.serialize_tensor([[120,130,140],[82,95,43]])...\x00\x00\x82\x00\x00\x00\x8c\x00\x00\x00R\x00\x00\x00_\x00\x00\x00+\x00\x00\x00\n\x14\n\x04name\x12\x0c...tf.float32, default_value=0.0), 'scores': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string, default_value=''),}解析
python中的struct主要是用来处理C结构数据的，读入时先转换为Python的字符串类型，然后再转换为Python的结构化类型，比如元组(tuple)啥的~。...) # 按照给定的格式(fmt)解析字节流string，返回解析出来的tuple unpack(fmt, string) # 计算给定的格式(fmt)占用多少字节的内存 calcsize...network (= big-endian) standard none 使用方法是放在fmt的第一个位置，就像’@5s6sif’ 1.1 struct.pack(fmt,v1,v2,…) 将v1,v2...的string类型来显示就是’\x01\x00\x00\x00\x02\x00\x03’。...，即为大端模式标准对齐方式，故而输出的为’\x00\x00\x00\x01\x00\x02\x03’，其中高位自己就被放在内存的高地址位了。
使用Python标准库struct序列化Python整数、实数、字节串时，需要使用struct模块的pack()函数把对象按指定的格式进行序列化，然后使用文件对象的write()方法将序列化的结果字节串写入以..., 3, True)的值为b'\x03\x00\x00\x00\x01'，长度为5个字节，而struct.pack('?...i', True, 3)的值为b'\x01\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00'，长度为8个字节。...解析：程序中的格式字符串'if?...通过内置函数str()可以把任意Python对象转换为字符串然后再使用encode()方法转换为字节串最后使用struct进行序列化，在网络编程使用socket传输数据时经常用到struct序列化和反序列化
导读准备给ibd2sql加个解析 mysql 5.7 的ibd文件功能. mysql 8.0的元数据信息是存储在ibd文件的sdi page里面的....但是mysql 5.7 的表结构信息是存储在 frm 文件的, 所以就得解析下这个frm文件了....干脆重写吧(还是太年轻了.jpg). python2转python3的注意事项见文末mysql-utilitiesmysql-utilities 是mysql官方提供的一套运维工具, 使用python2...都是2字节的对象, 比较方便解析....但ibd2sql不打算使用这个frm来实现对5.7的支持, 还是解析sdi方便点.python2转python3注意事项python2没得语法糖( f"{xx}") 但基本上都能直接转为python3.
但当Python需要通过网络与其他的平台进行交互的时候，必须考虑到将这些数据类型与其他平台或语言之间的类型进行互相转换问题。...打个比方：C++写的客户端发送一个int型(4字节)变量的数据到Python写的服务器，Python接收到表示这个整数的4个字节数据，怎么解析成Python认识的整数呢？...struct模块的内容不多，也不是太难，下面对其中最常用的方法进行介绍： 1、 struct.pack struct.pack用于将Python的值根据格式符，转换为字符串（因为Python中没有字节(...，参数fmt是格式字符串，关于格式字符串的相关信息在下面有所介绍。v1, v2, ...表示要转换的python值。下面的例子将两个整数转换为字符串（字节流）: #!...\x00\x00\x90\x01\x00\x00' 格式符"i"表示转换为int，'ii'表示有两个int变量。
将文件中的数据解析为一个Python对象。 ...# dump功能 # dump 将数据通过特殊的形式转换为只有python语言认识的字符串，并写入文件 with open('D:/tmp.pk', 'w') as f: pickle.dump...(data, f) # dumps功能 import pickle data = ['aa', 'bb', 'cc'] # dumps 将数据通过特殊的形式转换为只有python语言认识的字符串...\x00\x00bbq\x02X\x02\x00\x00\x00ccq\x03e...(f) # loads功能 # loads 将pickle数据转换为python的数据结构 mes = pickle.loads(p_str) print(mes) #['aa', 'bb',
整数之间的进制转换: 10进制转16进制: hex(16) ==> 0x10 16进制转10进制: int('0x10', 16) ==> 16 类似的还有oct()， bin() 字符串转整数...: 转义为short型整数: struct.unpack(' (1, 0) 转义为long型整数: struct.unpack...(' (1,) 整数转字节串: 转为两个字节: struct.pack(' b'\x01\x00...\x02\x00' 转为四个字节: struct.pack(' b'\x01\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00' 字符串转字节串: 字符串编码为字节码...express) print(express, ' ==> ', result) if __name__ == '__main__': print('整数之间的进制转换
他们都可以用dump和dumps来解析，用load和loads来组装。OK，有什么区别呢？ 带S和不带S有什么区别呢？没带S的是处理文件的。带S是处理字符串或者对象的。...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。...，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.loads()函数是将字符串转化为字典） 在json的编解码过程中...文件’) # 将python数据转换并保存到pickle格式的文件内2、pickle.dumps(‘python数据’) # 将python数据转换为pickle格式的bytes字串3、pickle.load...(‘pickle文件’) # 从pickle格式的文件中读取数据并转换为python类型4、pickle.loads(‘pickle字串’) # 将pickle格式的bytes字串转换为python
轻量级 对于任何一种数据表示格式(尤其是在网络上使用时)来说，将存储空间保持在最小值是非常重要的。 可遍历性 BSON被设计成易于操作。这是作为MongoDB的主要数据代表的重要支持。...\x00\x00world\x00 \x00 解释每一行的意思： \x16\x00\x00\x00:\x表示16进制的方式。...结尾的字符串 \x26\x00\x00\x00 ： 4个字节表示数组的大小即中括号的内容，x26的10进制是38 \x02\x30\x00\x08\x00\x00\x00awesome\x00： \...码是x31 x33\x33\x33\x33\x33\x33\x14\x40 double的5.5转换成16进制为40 14 33 33 33 33 33 33 \x10\x32\x00\xc2\x07...\x32\x00表示以'\0'结尾的字符串2,字符2的ASCII码是x32 \xc2\x07\x00\x00也就是16进制的7c2转换成10进制是1986 最后两行的\x00 \x00：结束符。
返回值为一个新的不可修改字节数组，每个数字元素都必须在0 - 255范围内，是bytearray函数的具有相同的行为，差别仅仅是返回的字节数组不可修改。 2....当source参数为字符串时，encoding参数也必须提供，函数将字符串使用str.encode方法转换成字节数组 >>> bytes('中文') #需传入编码格式 Traceback (most recent...当source参数为实现了buffer接口的object对象时，那么将使用只读方式将字节读取到字节数组后返回 6....\x00\x00\x00') 内容总结: 字节码转换为字符串: 1 s = "中国人,美国人" 2 byte_str = bytes(s,encoding="utf-8") 3 print(byte_str...) 输出结果: b'\xe4\xb8\xad\xe5\x9b\xbd\xe4\xba\xba,\xe7\xbe\x8e\xe5\x9b\xbd\xe4\xba\xba' 字符串转换为字节码: 1
\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x08@\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x10@' >>> abs(v1) # 实现__abs__ 5.0 >>>...bool(v1), bool(Vector2d(0, 0)) # 实现__bool__ (True, False) 基本实现 代码与解析如下： from array import array import...Vector2d: # Vector2d实例和二进制之间转换时使用 typecode = 'd' def __init__(self, x, y): # 转换为浮点数...Vector2d实例是可迭代对象，可以得到一个元组，并str return str(tuple(self)) def __bytes__(self): # 转换为二进制...格式化显示 代码与解析如下： def angle(self): return math.atan2(self.y, self.x) def __format__(self, fmt_spec
本文将详细介绍TSDB中的OpenTSDB。...而带有C（collector）标志的Server，则是数据采集源，将数据发给 TSD服务。...上面数据的row key为： \x00\x00\x01U\x9C\xAEP\x00\x00\x01\x00\x00\x01\x00\x00\x02\x00\x00\x02 具体这个row key是怎么算出来的...前面我们在tsdb表中已经看到，metric数据的row key为\x00\x00\x01U\x9C\xAEP\x00\x00\x01\x00\x00\x01\x00\x00\x02\x00\x00\x02...1436331600转换为16进制，即0x55 0x9c 0xae 0x50，而0x55即大写字母U，0x50为大写字母P，这就是4个字节的时间戳存储方式。
数组转置 18. 改变数组的维度 19. 组合数组 20. 数组的分割 21. 数组的属性 22. 数组的转换 人生苦短我用python！这不是吹牛 ，为什么？...会改变原数据 print b # numpy中的ravel()、flatten()、squeeze()都有将多维数组转换为一维数组的功能，区别： # ravel()：如果没有必要，不会产生源数据的副本...('\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?...\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?...\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x08@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00@', dtype=complex) print np.fromstring('20:
由于IP地址具有不方便记忆并且不能显示地址组织的名称和性质等缺点，人们设计出了域名，并通过网域名称系统（DNS，Domain Name System）来将域名和IP地址相互映射，使人更方便地访问互联网，...域名系统（英文：Domain Name System，缩写：DNS）是互联网的一项服务。它作为将域名和IP地址相互映射的一个分布式数据库，能够使人更方便地访问互联网。DNS使用UDP端口53。...隐、显性 URL 记录：将一个域名指向另外一个已经存在的站点，就需要添加 URL 记录。其他和具体的解释参见下一部分内容关于 TTL 的部分：TTL 即 Time To Live，缓存的生存时间。...将域名进行分隔，将每一片的长度作为分隔符记录在该片之前，以 0 结尾，无需填充如： cloud.tencent.com 分为 cloud tencent com 三部分，长度分别为 5,7,3，最终请求名为...\x01\x00\x01\x00\x00\x00<\x00\x04\xa3\xb1\\\x12'解析请求对获取到的数据进行解析处理，即可获得所需内容，虽可直接使用 DnsPython 库，但此处以简单的方式进行分析
数组转置 18. 改变数组的维度 19. 组合数组 20. 数组的分割 21. 数组的属性 22. 数组的转换 然后，重磅！今天给大家拿到Python的核心资料！实实在在在工业界会要用到！...会改变原数据 print b # numpy中的ravel()、flatten()、squeeze()都有将多维数组转换为一维数组的功能，区别： # ravel()：如果没有必要，不会产生源数据的副本...('\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?...\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?...\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x08@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00@', dtype=complex) print np.fromstring('20:
01 导语 上一期我们介绍了本体 Python 智能合约的合约执行 API，本期我们将讨论如何通过 Native API 来进行本体原生合约调用。...以下就是可以使用 Native API 调用的原生合约列表： 在合约中，将合约地址转成 bytearray 形式传入 Invoke 即可。...这里特别要注意的一点是，在进行 ONG 的合约转账时，所填数量是实际数量的10^9倍。 即，如果需要转10个 ONG，那么数量需要填为10^10。...在该示例中，需要填入发送地址、接收地址、代转账的 ONT 数量以及 ONG 数量： 4. 转账成功。当转帐参数设置正确时，执行 transfer 函数将转账成功。...原生合约调用最典型的功能就是合约转账，这也是整个智能合约最核心的部分。在下一期技术视点中，我们将介绍 Upgrade API，探讨如何在本体智能合约中进行合约升级。
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