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一文了解Python常见的序列化操作
1、本文旨在解析Python中常见的序列化操作，包括marshal、pickle和json模块的使用方法和适用场景。首先，marshal模块用于Python内部对象的序列化，其二进制格式与Python版本相关，因此主要用于支持.pyc文件的读写。marshal不支持用户自定义类的序列化，开发者如需序列化/反序列化，推荐使用pickle模块。
2、Python内置的json模块为数据转换提供了强大的支持。首先，让我们通过实践了解如何将Python对象转化为ON格式：json.dumps（）函数可以将对象转换为ON字符串，而json.dump（）则是直接将ON写入文件或对象中。反向操作，json.loads（）和json.load（）则用于将ON字符串或文件中的内容反序列化为Python对象。
3、让我们首先讨论数据序列化的基本概念。想象一下，如果我们直接把字典 abc_dict 写入文件，结果可能并不理想。尝试这么做后，你会看到文件内容并不直观。序列化确保一致性、有效性和兼容性，这对于数据传输至关重要。在数据流中，序列化有两个常见的应用：ON 和 Pickle。
35.Python编程:序列化和反序列化
1、在Python编程中，序列化与反序列化是至关重要的概念。它们涉及将内存中的Python对象转换为可存储或传输的格式，如json字符串，以及从这些格式恢复为原始对象。序列化（pickling）是将对象编码为字节数据，而反序列化（unpickling）则是将这些字节数据解码回Python对象。
2、总结：Python中实现序列化与反序列化除了json模块，还有pickle和shelve模块。处理ON格式数据是编程技能之一，无论是访问网络API还是提供API给他人使用，都需要掌握ON数据处理知识。
3、首先，导入pickle模块是使用它的第一步：python import pickle 序列化，即保存对象状态的过程，通过pickle.dump（）函数实现。
4、Python的序列化与反序列化功能主要由pickle模块实现，其核心在于将Python对象转化为字节流（pickling）和恢复对象结构（unpickling）。pickle.dumps用于将对象序列化，pickle.loads则用于反序列化数据。在封存过程中，对象的属性被提取并以键值对形式存储，同时包含类名信息。
5、首先，理解序列化器的基本概念。序列化器的序列化过程涉及将对象转换为ON或其他格式，而反序列化则是将ON或类似的格式转换回对象。这一过程在构建RESTful API时尤为重要，因为它确保了数据在不同间传输时的格式统一性和完整性。
6、Python 中的内置模块 pickle 允许我们将 Python 对象转换为字节流，以便在不同程序之间传输。在序列化过程中，一个对象会被转换成字节流，而反序列化则反之，从字节流中恢复原始对象。
json序列化与反序列化
ON序列化是将数据结构或对象转换为ON格式字符串的过程，而ON反序列化则是将ON格式字符串转换回原始数据结构或对象的过程。解释：ON序列化的概念及作用 ON序列化主要是将复杂的数据结构，如Python中的字典、列表或类实例等，转换为ON格式的字符串。
在C#中实现ON序列化和反序列化可以通过.NET框架或.NET Core的内置库，如System.Text.Json或Newtonsoft.Json来完成。
ON： {name： John， age： 30， city： New York} 同时，Jackson也支持Java 8时间类型和枚举类型的序列化，如将LocalDateTime转换为ON字符串。对于基础类型的反序列化，如将ON字符串解析为Ur对象或List，只需调用readValue方法即可。
在实现类继承关系下的ON序列化与反序列化时，通过构建特定类结构，如ClsShape、ClsCircle、ClsRectangle和ClsView等，可以展示在继承关系中如何有效处理对象的序列化和反序列化。序列化过程通常涉及将Java对象转换为ON字符串，而反序列化则是将ON字符串转换回Java对象。
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