做接口测试的时候，我通常需要对返回的数据转换成json格式的字符串，这样通常使用到json库，而json模块四个方法：dump、dumps、load、loads。其中dump和load是操作文件，dumps和loads是操作python对象的。
二进制序列化是公司内部自研微服务框架的主要的数据传输处理方式，但是普通的开发人员对于二进制的学习和了解并不深入，容易导致使用过程中出现了问题却没有分析解决的思路。本文从一次生产环境的事故引入这个话题，通过对于事故的分析过程，探讨了平时没有关注到的一些技术要点。二进制序列化结果并不像Json序列化一样具备良好的可读性，对于序列化的结果大多数人并不了解，因此本文最后通过实际的例子，对照MSDN的文档对于序列化结果进行详细解析，并意图通过本次分析对于二进制序列化的结果有直观和深入的认识。
Python序列化是将Python对象及其所拥有的层次结构转化为一个字节流的过程，反序列化是将字节流转化回一个对象层次结构。
很早之前就学过json，一直也在使用它，它就相当于前端与后台之间数据传输的一个媒介。
在 Java 开发中，获取泛型这种操作虽不是很常用，但有时确实必须的，比如 将Json 字符串反序列化成对象的时候。今天就来介绍这个操作。
父工程：liuxiaoai，用来管理依赖及其版本，注意是创建project，而不是module。
既然微服务选择了Http，那么我们就需要考虑自己来实现对请求和响应的处理。不过开源世界已经有很多的http客户端工具，能够帮助我们做这些事情，例如：
各位好，我是YourBatman。从本文起，终于要和Jackson的“高级”部分打交道了，也就是数据绑定jackson-databind模块。通过接触它的高级API，你会持续的发现，前面花那么多篇幅讲的core核心部分是价值连城的。毕竟村上春树也告诉过我们：人生没有无用的经历嘛。
上个月Microsoft开源了Bond，一个跨平台的模式化数据处理框架。Bond支持跨语言的序列化/反序列化，支持强大的泛型机制能够对数据进行有效地处理。该框架在Microsoft公司内部的高扩展服务中得到了广泛的应用。目前该项目已经基于宽松的MIT许可开源在了GitHub上，当前版本支持C++、C#和Python，可运行在Linux、OS-X和Windows平台上。Bond的编译器完全是使用Haskell编写的。 Bond与其他序列化系统具有很多相似性，例如Google Protocol Buffers、
本文将会通过具体的业务场景，由浅入深的引出Kotlin的一个bug，并告知大家这个bug的神奇之处，接着会带领大家去查找bug出现的原因，最后去规避这个bug。
老版本的 Jackson 使用的包名为 org.codehaus.jackson，而新版本使用的是com.fasterxml.jackson。
反序列化时，保证类文件.class文件存在，否则抛出ClassNotFoundException异常；
这个周末被几个技术博主的同一篇公众号文章 fastjson又被发现漏洞，这次危害可导致服务瘫痪！ 刷屏，离之前的漏洞事件没多久，FastJson 又出现严重 Bug。目前项目中不少使用了 FastJson 做对象与JSON数据的转换，又需要更新版本重新部署，可以说是费时费力。与此同时，也带给我新的思考，面对大量功能强大的开源库，我们不能盲目地引入到项目之中，众多开源框架中任一个不稳定因素就足以让一个项目遭受灭顶之灾。趁着周末，在家学习下同样具备对象JSON相互转换功能的优秀开源框架 Gson，并且打算将今后项目使用 FastJson 的地方逐渐换成使用 Gson，记录下学习总结的内容，希望对小伙伴也有所帮助。
pickle 模块可以实现任意的 Python 对象转换为一系列字节 (即序列化对象) 的算法。这些字节流可以被传输或存储，接着也可以重构为一个和原先对象具有相同特征的新对象。
前几天被几个技术博主的同一篇公众号文章 fastjson又被发现漏洞，这次危害可导致服务瘫痪！ 刷屏，离之前漏洞事件没多久，fastjson 又出现严重 Bug。目前项目中不少使用了 fastjson 做对象与JSON数据的转换，又需要更新版本重新部署，可以说是费时费力。与此同时，也带给我新的思考，面对大量功能强大的开源库，我们不能盲目地引入到项目之中，众多开源框架中某个不稳定因素就足以让一个项目遭受灭顶之灾。趁着周末，在家学习下同样具备JSON与对象转换功能的优秀开源框架 Gson，并且打算将今后项目使用 fastjson 的地方逐渐换成使用 Gson，记录下学习总结的内容，希望对小伙伴也有所帮助。
序列化是将复杂的数据结构（如对象及其字段）转换为“更平坦”格式的过程 这种格式可以作为连续的字节流发送和接收 序列化数据使以下操作更简单：
Redis是一种高性能的NoSQL数据库，常用于缓存、分布式锁等场景。在Java中可以使用Spring Data Redis来操作Redis，Spring Data Redis提供了RedisTemplate和StringRedisTemplate两个模板类用于操作Redis。但是，很多人不知道这两个模板类之间有什么区别，该如何选择使用。本文将详细介绍StringRedisTemplate和RedisTemplate的区别。
我叫 Gson，是一款开源的 Java 库，主要用途为序列化 Java 对象为 JSON 字符串，或反序列化 JSON 字符串成 Java 对象。从我的名字上，就可以看得出一些端倪，我并非籍籍无名，我出身贵族，我爸就是 Google，市值富可敌国。
对象持久化到文本文件，策略是：将对象的属性值打散,拆解，分别存储。 序列化： 保存对象的"全景图" 序列化是将对象转换为可保存或可传输的格式的过程 三种： 二进制序列器： 对象序列化之后是二进制形式的，通过BinaryFormatter类来实现的，这个类位于System.Runtime.Serialization.Formatters.Binary命名空间下 [Serializable] //使对象可序列化(必须添加) 特性 程序集，类，方法，属性都可以使用特性
递归 特性 必须有明确的结束条件； 每进入深一层递归，问题规模比上层应有所减少； 递归效率不高，层次更多会导致栈溢出； def calc(n): print(n) if n // 2 > 0: return calc(n // 2) calc(10) 📷 函数式编程 计算机：在计算机层面，CPU执行的是加减乘除以及各种判断和跳转指令代码，因而汇编是最贴近计算机的语言，越接近计算机底层的语言执行效率越高； 计算：指数学意义上的计算，越抽象的计算，离计算机硬件越远，效率越低； 定义：一种抽象程度
笔记： 一：简介 (1)JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级(XML重量级)的数据交换格式。 是为了数据交换而定制的一种规则，它基于ECMAScript的一个子集。 (2)JSON是一种数据格式！ 字符串是JSON的表现形式。（符合JSON格式的字符串叫做JSON字符串） (3)Python3中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码，它包含了两个函数： json.dumps(): 对数据进
--默认情况下，Windows Communication Foundation(WCF)使用称为数据协定序列化程序的序列化引擎对数据进行序列化和反序列化（与XML进行相互转换）
这次是介绍一个使用了Mybatis Pro的项目中遇到的问题。Mybatis是在Spring项目中非常常见的持久层框架。在享受其带来的便利的同时，也给SeriveMock带来了新的挑战。
内存中的字典、列表、集合以及各种对象，如何保存到一个文件中？ 如果是自己定义的类的实例，如何保存到一个文件中？ 如何从文件中读取数据，并让它们在内存中再次变成自己对应的类的实例？
DataContractSerializer承载着所有数据契约对象的序列化和反序列化操作。在上面一篇文章（《数据契约（Data Contract）和数据契约序列化器（DataContractSerializer）》）中，我们谈到DataContractSerializer基本的序列化规则；如何控制DataContractSerializer序列化或者反序列化对象的数量；以及如何在序列化后的XML中保存被序列化对象的对象引用结构。在这篇文章中，我们会详细讨论WCF序列化中一个重要的话题：已知类型（Known
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。
要使用GSON库，Gson类需要实例化一个 com.google.GSON 的对象。GSON对象不维护任何状态，这个特性有助于在多个地方重用GSON对象。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
Jackson是一个比较流行的Json序列化和反序列化框架。本文以Jackson为例介绍TypeReference实现涉及泛型的反序列化，及TypeReference的实现原理。对于获取泛型类型信息的场景，TypeReference是一个可以参考的通用解决方案。
Hello，你好呀！我是灰小猿，一个超会写bug的程序猿！本想彪上一手好bug，奈何技术太差，只能苟且搞输出！
Gson[1] 是 Google 推出的 Java Json 解析库，具有接入成本低、使用便捷、功能扩展性良好等优点，想必大家都很熟悉了。在这篇文章里，我们将讨论 Gson 的基本用法和以及主要流程的源码分析。
.NET 代码分析提供旨在提高代码质量的规则。 这些规则分为设计、全球化、性能和安全性等领域。 某些规则特定于 .NET API 用法，而其他规则与通用代码质量相关。
Python 中有很多能进行序列化的模块，比如 Json、pickle/cPickle、Shelve、Marshal
在.NET中，我们可以将对象序列化从而保存对象的状态到内存或者磁盘文件中，或者分布式应用程序中用于系统通信，一般来说，二进制序列化的效率要高，所获得的字节数最小，我们来看看下面的例子： private static void Main(string[] args) { MemoryStream ms = null; Customer customer = Customer.GetOneCustomer(); using (ms = new MemoryStream()) { va
后期可以的话还会继续加功能的，主要是一些反序列化的poc真的不好写，我也不咋会..
https://www.cnblogs.com/liqipeng/p/9148545.html
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。
提到序列化与反序列化，通常会想到 json ,xml .在J2EE的开发中，这是很常用的技术，比如一个java class与xml之间的序列化与反序列化,我们可以通过 xstream来实现，如果是与json之间的转换，我们可以通过 gson.jar或者jsonlib.jar 来实现。方法很多，也是常见的方法。
仅仅使用 objectMapper.readValue(xxxxx, Map.class) 时，如果原始集合使用了泛型，idea会给出警告 未检查的赋值: 'java.util.Map' 赋值给 'java.util.Map<java.lang.String,java.lang.String>'
首先IList 泛型接口是 ICollection 泛型接口的子代，并且是所有泛型列表的基接口。
下载源码包PyYAML-3.13.tar.gz 并解压，在命令行下切换到解压后的包目录内并执行如下命令：
Flink首先会自动进行类型推断，但是对于一些带有泛型的类型，Java泛型的类型擦除机制会导致Flink在处理Lambda表达式的类型推断时不能保证一定能提取到类型。
python程序运行中得到了一些字符串，列表，字典等数据，想要长久的保存下来，方便以后使用，而不是简单的放入内存中关机断电就丢失数据。python模块大全中pickle模块就排上用场了， 他可以将对象转换为一种可以传输或存储的格式。
这本书的目的是帮助编写清晰正确，可用的，健壮性灵活性高和可维护的代码，而非针对高性能。主要从对象，类，接口，泛型，枚举，流，并发和序列化等方面介绍。
众所周知，气是修炼的基础即反射是java的其中的一个高级特性。正是因为反射的特性引出了后续的动态代理，AOP，RMI，EJB等功能及技术，在后续再来说下代理，RMI等及其漏洞原理吧，在之前先来看看反射所有的原理及漏洞，那么，在修炼初期应该注意什么问题呢？
PySpark是Spark 实现 Unify BigData && Machine Learning目标的基石之一。通过PySpark,我们可以用Python在一个脚本里完成数据加载，处理，训练，预测等完整Pipeline,加上DB良好的notebook的支持，数据科学家们会觉得非常开心。当然缺点也是有的，就是带来了比较大的性能损耗。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
