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...： var resultContext = JsonConvert.DeserializeObject(JSON字符串数据); //最后我们可以通过对象点属性名称获取到对应的数据...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"
默认情况下，Newtonsoft.Json 库序列化和反序列化 JSON 到 .NET 类型的时候，对于枚举值，使用的是整数。...然而，在公开 JSON 格式的 API 时，整数会让 API 不易于理解，也不利于扩展和兼容。 那么，如何能使用字符串来序列化和反序列化 JSON 对象中的枚举呢？...None, ABit, Normal, Very, Extreme, } } 对于“逗比程度”枚举，增加了转换器后，这个对象的序列化和反序列化将成...当然，如果你希望属性名也小写的化，需要加上额外的序列化属性： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 ++ using System.Runtime.Serialization;...，以避免陈旧错误知识的误导，同时有更好的阅读体验。
学习python的list，tuple，dict，set的时候被插入和删除的用法弄得有点晕，所以进行归纳，以便记忆 List classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy...'] classmates.append('Adam') //添加在末尾，没有add()方法 classmates.insert(1, 'Jack') //在指定位置添加 classmates.pop...在知道位置删除，参数是索引 del classmate[1] //删除第二个元素 classmates.remove('Bob') //参数是元素，删除第一个与Bob值匹配的元素...'} del d['a'] d.pop('a') //参数是key，没有remove()方法 d['c']='C'; //插入直接赋值即可 Set s={1,2,3} //set对象的创建也可以是...s=set(iterable) s.add(8) //添加8到末尾 没有append()方法 s.remove(8) //参数是元素，不是索引 删除8 s.pop(
尽管这种数据类型在科学计算和机器学习任务中非常常见，但由于不是Python的内置数据类型，因此json模块无法直接将其转换为JSON。如何解决这个错误？...要解决这个错误，我们需要将float32类型的对象转换为JSON可序列化的对象。...方法三：将数据类型转换为JSON可序列化的类型如果float32对象是数据结构（如列表或字典）中的一个元素，可以考虑将整个数据结构转换为JSON格式。...然而，float32数据类型在默认情况下不是JSON可序列化的，因为JSON标准只定义了有限的数据类型（字符串、数字、布尔值、对象、数组和null）。...在示例代码中，我们展示了一个处理这个问题的方法，通过递归地检查数据结构中的每个元素，将float32类型的对象转换为Python内置的float类型，以使其可被JSON序列化。
错误原因当我们使用Flask构建API时，经常需要将Python对象转换成JSON格式的数据返回给客户端。Flask内置了JSON序列化器，可以轻松地将Python对象转换成JSON格式的字符串。...然而，并不是所有的对象都可以被JSON序列化。...当我们尝试将无法被序列化的对象返回给客户端时，就会触发"TypeError: Object of type 'Response' is not JSON serializable"的错误。...这个错误通常发生在以下几种情况下：返回了一个Flask Response对象：如果我们返回了一个Flask Response对象，而不是一个可以被JSON序列化的对象，就会触发这个错误。...以下是一些解决这个错误的方法：返回一个可以被JSON序列化的对象或数据类型：这包括基本的数据类型（例如整数、字符串、列表、字典等）或有序列化方法的自定义类的实例。
文章目录 变量和简单的数据类型 下划线开头的对象 删除内存中的对象 列表与元组 debug 三酷猫钓鱼记录 实际POS机小条打印 使用循环找乌龟 可迭代对象 理解一 理解二 2️⃣什么是迭代器 ✔️...特别鸣谢：木芯工作室 、Ivan from Russia ---- 变量和简单的数据类型 下划线开头的对象 单下划线_ 变量 在Python中，变量可以包含数字、字母、下划线等，所以单独一个下划线...数字列表，字符串，列表，元组，字典… 理解一 Iterable对象，就是可迭代对象，即可以用for...in...进行遍历的对象，就叫可迭代对象。...__next__() StopIteration ---- map() 用法： 该函数用于将一个函数依次映射到可迭代对象的每个元素上，再返回一个map对象 实际上，map对象既是可迭代对象，也是一个迭代器对象...当有多个可迭代对象时，最短的可迭代对象耗尽则整个迭代就将结束 实例： 由于该函数返回的是迭代器，所有我们可以用list()函数将结果转换为列表。
python 序列化数据：pickle与json pickle 只能在python中用python文件间序列化，实现了两个python 内存数据的交互...（可序列化任何对象（类，列表）） json 在任何软件间可以在内存数据之间的交互，只能序列化常规的对象（列表 ，字典等） #!...中用python文件间序列化，实现了两个python 内存数据的交互（可序列化任何对象（类，列表）） #json 在任何软件间可以在内存数据之间的交互，只能序列化常规的对象（列表 ，字典等） import...dict))) print(type(json.loads(json.dumps(dict))))#将json.dumps(dict)序列化回dict ?...后来查看发现, 进程池内部处理使用了pickle模块(用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换)中的dump(obj, file, protocol=None,)方法对参数进行了封装处理
json json.loads() 将Json字符串解码成python对象：json到字典 json.dump() 将python中的对象转化成json储存到文件中 json.load() 将文件中的json...的格式转化成python对象提取出来 重要的参数对照： json.dumps(obj, # 待转化的对象 skipkeys=False, # 默认值是False，若dict...的keys内的数据不是python的基本类型(str,unicode,int,long,float,bool,None)，设置为False时，就会报TypeError的错误。...allow_nan=True, # 若allow_nan为假，则ValueError将序列化超出范围的浮点值(nan、inf、-inf)，严格遵守JSON规范，而不是使用JavaScript...key与value之间的分隔符；同时去掉`: ` encoding="utf-8", # 编码 default=None, # 默认是一个函数，应该返回可序列化的
序列化 初识序列化与反序列化 对象信息或数据结构信息通过转换达到存储或者传输的效果 可以用比特的编码与解码进行联想 可序列化的数据类型 number str list tuple dict # 最常用的...Python中的json模块 方法名 参数 介绍 举例 返回值 dumps obj 对象序列化 json.dumps([1,2]) 字符串 loads str 返序列化 Json.loads('[1,2,3...]') 原始数据类型 Python中的pickle 方法名 参数 介绍 举例 返回值 dumps obj 对象序列化 pickle.dumps([1,2]) 比特 loads byte 返序列化 pickle.loads...('[1, 2, 3]') 原始数据类型 代码 # coding:utf-8 import json def read(path): with open(path, 'r') as f:..._data) else: raise TypeError('data is dict') return True data = {'name': '小慕
数据类型 4.1 Python 原生类型 TF可以使用Python的原生数据类型，如Boolean、数值型(整数、浮点数)、字符串。...在模型训练过程中，我们希望模型的权重参数能不断优化，因此常量不适用于这种场景 常量的值作为graph定义的一部分被存储和序列化，每次graph加载时，常量的值都需要复制一份；变量是分开存储的，可能放在单独的参数服务器上...因为常量的值将作为graph定义的一部分被存储和序列化，如果运算图中常量过多，就会导致graph的加载成本加大。...我们可以使用feed_dict来完成这项操作：feed_dict是一个字典，其中键为placeholder的对象名字（不是字符串），值为传送的值。...确定tensor是否是可feed的，我们可以使用下面函数来确定： tf.Graph.is_feedable(tensor) a = tf.add(2, 5) b = tf.multiply(a, 3)
注：最后有面试挑战，看看自己掌握了吗 文章目录 JSON格式文件 JSON格式 序列化与反序列化 作用 JSON常用数据结构 键值对的集合 值的有序列表 JSON数据类型与Python数据类型之间的转化...对象标注符号 序列化与反序列化 序列化：把python数据转换为JSON格式 反序列化：反过来 作用 序列化后的JSON格式字符串可以存储在文件或数据中，也能通过网络连接传送到远程的机器 JSON常用数据结构...数据类型与Python数据类型之间的转化 python自带处理JSON数据的模块 该模块的dumps实现python数据转为JSON数据 loads实现JSON数据转为python数据的过程 JSON...将“ obj”序列化为 JSON 格式的流到“ fp”(a”. write ()“-支持类似文件的对象)。...如果“ skipkeys”为真，那么“ dict”键不是基本类型(“ str”、“ int”、“ float”、“ bool”、“ None”)将被跳过而不是引发“ TypeError”。
dump和dumps dump和dumps对python对象进行序列化。将一个Python对象进行JSON格式的编码。...fp: 文件描述符，将序列化的str保存到文件中。json模块总是生成str对象，而不是字节对象；因此，fp.write（）必须支持str输入。...skipkeys: 默认为False,如果skipkeysTrue,（默认值：False），则将跳过不是基本类型（str，int，float，bool，None）的dict键，不会引发TypeError...default: 默认值为None,如果指定，则default应该是为无法以其他方式序列化的对象调用的函数。它应返回对象的JSON可编码版本或引发TypeError。...指定一个函数，该函数负责把反序列化后的基本类型对象转换成自定义类型的对象。
而Python原生的json库性能差、功能少，只能堪堪应对简单轻量的json数据存储转换需求。 ...下面我们来对orjson中的常用方法进行演示： 2.1 序列化 与原生json库类似，我们可以使用orjson.dumps()将Python对象序列化为JSON数据，注意，略有不同的是，orjson...序列化的结果并不是str型而是bytes型，在下面的例子中，我们对包含一千万个简单字典元素的列表进行序列化，orjson与json库的耗时比较如下： 2.2 反序列化 将JSON数据转换为Python...对象的过程我们称之为反序列化，使用orjson.loads()进行操作，可接受bytes、str型等常见类型，在前面例子的基础上我们添加反序列化的例子： 2.3 丰富的option选项 在orjson...，这是原生json库做不到的，而通过配置option=orjson.OPT_OMIT_MICROSECONDS，可以将转换结果后缀的毫秒部分省略掉： OPT_NON_STR_KEYS 当需要序列化的对象存在非数值型键时
而Python原生的json库性能差、功能少，只能堪堪应对简单轻量的json数据存储转换需求。...下面我们来对orjson中的常用方法进行演示： 2.1 序列化 与原生json库类似，我们可以使用orjson.dumps()将Python对象序列化为JSON数据，注意，略有不同的是，orjson序列化的结果并不是...str型而是bytes型，在下面的例子中，我们对包含一千万个简单字典元素的列表进行序列化，orjson与json库的耗时比较如下： 2.2 反序列化 将JSON数据转换为Python对象的过程我们称之为反序列化...，使用orjson.loads()进行操作，可接受bytes、str型等常见类型，在前面例子的基础上我们添加反序列化的例子： 2.3 丰富的option选项 在orjson的序列化操作中，可以通过参数...： 类似的，针对datetime类型数据，我们同样可以配合OPT_PASSTHROUGH_DATETIME和自定义default函数实现日期自定义格式化转换： orjson更多特性可前往官方仓库https
数据结构： data = json.loads(json_str) 如果你要处理的是文件而不是字符串，你可以使用 json.dump() 和 json.load()来编码和解码 JSON 数据。...f: data = json.load(f) 讨论 JSON 编码支持的基本数据类型为 None ，bool ，int ，float 和 str ，以及包含 这些类型数据的 lists，tuples...如果你想要创建其他 类型的对象，可以给 json.loads() 传递 object_pairs_hook 或 object_hook 参数。...(data, indent=4)) { "price": 542.23, "name": "ACME", "shares": 100 } >>> 对象实例通常并不是 JSON 可序列化的。...object at 0x1006f2650> is not JSON serializable >>> 如果你想序列化对象实例，你可以提供一个函数，它的输入是一个实例，返回一个 可序列化的字典。
5、as_graph_def as_graph_def( from_version=None, add_shapes=False ) 返回此图形的序列化GraphDef表示。...这个函数验证obj是否表示这个图的一个元素，如果不是，则给出一个有用的错误消息。此函数是从会话API中的外部参数引用获取/验证允许类型之一的对象的规范方法。可以从多个线程并发地调用此方法。...参数： obj:一个张量，一个运算，或者一个张量或运算的名字。也可以是任何具有_as_graph_element()方法的对象，该方法返回这些类型之一的值。...大多数程序不会直接调用这个方法，而是使用Python op构造函数，比如tf.constant()，它将ops添加到默认图中。 参数： op_type:要创建的操作类型。...这对应于定义操作的原型的OpDef.name字段。 inputs:张量对象的列表，这些张量对象将作为操作的输入。 dtypes:(可选)一个DType对象列表，该对象将是操作生成的张量的类型。
异常[2] 当在循环引用时会抛出异常TypeError ("cyclic object value")（循环对象值） 当尝试去转换 BigInt 类型的值会抛出TypeError ("BigInt value...基本使用 「注意」 JSON.stringify可以转换对象或者值（平常用的更多的是转换对象） 可以指定replacer为函数选择性的地替换 也可以指定replacer为数组，可转换指定的属性 这里仅仅是...)) // Converting circular structure to JSON 特性八 ❝其他类型的对象，包括 Map/Set/WeakMap/WeakSet，仅会序列化可枚举的属性 ❞ let...false const detect = (obj) => { // 不是对象类型的话，可以直接跳过 if (obj && typeof obj !...// 当尝试去转换 BigInt 类型的值会抛出错误 if (typeof data === 'bigint') { throw new TypeError('Do not know
我们把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等，都是一个意思...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。 Python内置的json模块提供了非常完善的Python对象到JSON格式的转换。 ...(d,f) 同样要把JSON反序列化为Python对象，用loads或对应的load方法，前者把JSON的字符串反序列化，后者从文件对象中读取字符串并反序列化 with open（"...(s)) 运行代码将会得到一个TypeError，原因是不是一个可序列化为JSON的对象 我们仔细看看dumps方法的参数列表，可以发现，除了第一个必须的obj参数外，dumps方法还提供了一大堆的可选参数...，其中default参数就是把任意一个对象变为可序列化为JSON的对象，只需要为Student类专门写一个转化函数，再把函数传进去即可。
---- 一、序列化模块 序列化和反序列化的概念如下： 序列化 把不可传输的对象转换成可存储或可传输的过程 把对象信息转换成字符串或者字节串 反序列化 把磁盘等介质中的数据转换成对象 把字符串或者字节串返还为对象...Python中 number、str、list、tuple、dict 都可以进行序列化，其中字典是最常进行序列化的数据结构，注意集合 set 是不能进行序列化的。...str 反序列化 json.loads('[1,2]') 原始数据类型 pickle模块中的序列化和反序列化的方法 方法 参数 描述 使用 返回值 dumps() obj 对象序列化 json.dumps...([1,2]) byte loads() byte 反序列化 json.loads('[1,2]') 原始数据类型 json 模块和 pickle 模块的序列化和反序列化的函数是一致的，不同的是序列化的返回值和反序列化的参数...(json.dumps(None))) print(json.loads(json.dumps(None)), type(json.loads(json.dumps(None)))) 需要注意的是元组反序列化之后不是元组类型而变成了列表类型
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