具有转义序列的字节对象的不同输出(Python Pandas Msgpack) - 腾讯云开发者社区

4个Python库将你的数据科学项目提升到一个新的水平介绍在本文中，我将分享4个鲜为人知的Python库，我觉得它们没有得到应有的关注度，这些库可以帮助你将Data Science项目提高到一个新的水平...第一个没有默认值，因此它将被解释为必需参数，第二个具有默认值，恰好是一个整数，argh将识别它，第三个相同，但这是一个bool，argh将以不同的方式处理它。...msgpack(https://msgpack.org/index.html)本质上就是JSON的二进制版本。它使你可以非常轻松地对数据进行序列化和反序列化，然后将其保存到字节数组或文件中。...几乎所有其他语言都具有MessagePack的实现，因此它具有与JSON文件相同的可移植性。...(back_from_msgpack.keys())))) 因此，输出为JSON的和MessagePack的。

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pandas入门教程

pandas是一个Python语言的软件包，在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候，这是一个非常常用的基础编程库。本文是对它的一个入门教程。...入门介绍 pandas适合于许多不同类型的数据，包括：具有异构类型列的表格数据，例如SQL表格或Excel数据有序和无序（不一定是固定频率）时间序列数据。...具有行列标签的任意矩阵数据（均匀类型或不同类型）任何其他形式的观测/统计数据集。由于这是一个Python语言的软件包，因此需要你的机器上首先需要具备Python语言的环境。...df4的输出如下： ? 我们可以通过下面的形式给DataFrame添加或者删除列数据： ? 这段代码输出如下： ? Index对象与数据访问 pandas的Index对象包含了描述轴的元数据信息。...当创建Series或者DataFrame的时候，标签的数组或者序列会被转换成Index。可以通过下面的方式获取到DataFrame的列和行的Index对象： ? 这两行代码输出如下： ?

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降维打击（序列化）的流行手段

用一句话说，降维打击是将多维度的数据序列化成一维的通用格式以被不同的平台理解。什么是多维数据？...“不通用”，虽然JS对象和Java对象都是多维度的，但多维结构不同。...序列化也叫编码，与之对应的逆操作就是反序列化或者解码，一维数据抵达不同平台（这里的浏览器，服务器和数据库都是不同的平台）后就要进行反序列化，从而将数据改造成易于自己理解的多维结构。...事实上msgpack和bson并不是竞争关系，而是适用于不同场景： msgpack适用于空间效率要求高的场景：网络传输； bson适用于时间效率要求高的场景：数据库的CRUD；所以msgpack更加紧凑...【日记】 ---- ---- 是时候引入中文标点符号来扩充编程语言的语法了！翻来覆去的那几个括号和引号明显不够用了，写一个正则表达式要加好几个转义字符，定义一个对象非要用括号来封装成表达式。

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序列化和反序列化

要设计一套协议，按照某种规则，把内存中数据保存到文件中，文件是一个字节序列，所以必须把数据转换成字节序列，输出到文件，这就是序列化；反之，从文件的字节序列恢复到内存，就是反序列化；协议：类型，边界，数据原体...定义 serialization 序列化将内存中的对象存储下来，把它变成一个个字节；—>二进制 deserialization 反序列化将文件中的一个个字节恢复成内存中的对象；<—二进制序列化保存到文件就是持久化...；可以将数据序列化后持久化，或者网络传输；也可以将从文件中或者从网络接收到的字节序列反序列化； 2.pickle库 python中的序列化、反序列化模块； dumps 对象序列化为bytes对象； dump...类型：双引号包围起来的任意字符，数值，无序的键值对组合，有序值的集合序列化与反序列化的过程分别叫做：encoding 和 decoding encoding：把Python对象转换成JSON字符串...decoding：把JSON字符串转换成python对象用于实现Python数据类型与通用（json）字符串之间的转换 dumps()、dump()、loads()、load() 4.msgpack

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信息论III：寻找序列化的极限

Message Pack，以下简称msp或msgPack，就是这样一个流行于民间，基于Huffman编码，兼容json的二进制序列化格式。...但是msp因为通过前缀来限定长度，无需分隔符/终止符，前后2个msp对象可以无缝衔接。 ? 举个例子。图中这个demo里面，29字节的json对象经过msp压缩之后变成20字节。...可以看到，python3下具有相同信息量的json和msp，msp的体积减少16.2%，解码速度大幅提升，只有编码消耗的时间更长，总的来说msp性能优于json。可是为什么msp编码耗时更长呢？...于是我指定了2个原则，作为序列化极限的基本公理，请大家评鉴一下，看看合不合理：原则一：任意的字节串都有意义原则二：不同的字节串都有不同的意义这两句话啥意思？...对于原则一，假如给你一副只有0和1的键盘，让你随便敲，将你一顿输出后的字节串送给一个解码器去解码，如果解码总是成功则说明这个编码格式遵守原则一，如果可能报错则违背原则一。

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xarray | 序列化及输入输出

xarray 支持多种文件格式(从 pickle文件到 netCDF格式文件)的序列化和输入输出。...Pickle 序列化 xarray 数组最简单的方法就是利用 python 内置的 pickle 模块。...但有两点要注意：为了简化序列化操作， xarray 在 dumping 对象之前会将数组中的所有值加载到内存中。因此这种方式不适用于大数据集。..._FillValue：当保存 xarray 对象到文件时，xarray 变量中的 Nan 会映射为此属性包含的值。这在转换具有缺省值的浮点数为整数时就显得非常重要了。...to_pickle SQL SQL read_sql to_sql SQL Google Big Query read_gbq to_gbq 多文件合并 netCDF 文件通常是一个集合，比如，不同模式运行输出的不同文件

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MessagePack：最可能取代JSON的存在。

json都知道是啥吧，在序列化领域神一般的存在。什么是序列化呢，其实就是降维打击：任何多维的数据对象都必须被降维打击成一维才能进行存储和网络传输。...msgpack也是一个降维打击，哦不，序列化的手段，只不过它序列化的结果是二进制格式而非json的文本格式，不理解的可以类比http1.1和http2.0，就是一个由文本格式进化到二进制格式的例子。...事实上msgpack提供10种不同长度的整数，通过不同的前缀来区分类别，这样如果仅存储一个人的年龄的话就不必浪费64位浮点数的奢侈空间了，这就是前缀编码的魅力。...定长编码就容易浪费信息，举一个例子，设计这样一套编码，每一种数据由1字节的类型段和多字节的数据段组成（类型字段暗示了数据字段的长度），然后线性排列（序列化），其中1个字节所表示的256种类型必须全部用到才不会造成浪费...取名吐槽唯一感到美中不足的是，message pack这个名字取得不太满意，不够具有吸引力，不像BSON那样“霸道”和简短。

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Netty之编解码

简介MessagePack SDKMessagePack编码器开发MessagePack解码器编写客户端代码服务端代码POJO测试结果 MessagePack 简介 MessagePack是一个高效的二进制序列化和反序列化框架...MessagePack msgpack = new MessagePack(); // 将对象编码为MessagePack格式的字节数组 byte[]...(); array = new byte[length]; /** * 这里使用的是ByteBuf的getBytes方法来将ByteBuf对象转换为字节数组...是通过readerIndex跟writerIndex两个位置指针来协助缓冲区的读写操作的，具体原理等到Netty源码分析时再详细学习一下 * 第二个参数是接收的字节数组...客户端输出 Client receive the msgpack message : ["ABCDEFG --->0",0] Client receive the msgpack message : [

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Netty中序列化框架MessagePack的简单实现

MessagePack是一个高效的二进制序列化框架，它像JSON一样支持不同语言间的数据交换，但是它的性能更快，序列化之后的码流也更小。...MessagePack的特点如下: 编解码高效，性能高；序列化之后码流小支持跨语言 MessagePack使用 1.依赖使用maven构建项目 org.msgpack.../** * @param ctx 上下文 * @param msg 需要编码的对象 * @param out 编码后的数据 */ @Override protected void encode(...(); // 对对象进行序列化 byte[] raw = msgpack.write(msg); // 返回序列化的数据 out.writeBytes(raw); } 解码器 /** * @param...final byte[] array; final int length = msg.readableBytes(); array = new byte[length]; // 获取需要解码的字节数组

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msgpack，fmtlib和RPClib库的介绍及使用

msgpack简介 MsgPack 是一种高效的二进制序列化格式。官方对msgpack地道的介绍：——It's like JSON，but fast and small....msgpack会将数据打包成二进制的数据，它的数据格式与json类似，但是在存储时对数字、多字节字符、数组等都做了很多优化。...msgpack序列化方式在某些场合下有用，可以替代json，实现简单高效的消息传输，接口可以泛化变得通用，只是消息的可读性差。...使用上跟Python的format有点儿像。此外fmtlib元编程还是用的很好的想学元编程，看这个源代码基本上可以成专家了。 fmtlib确实完美符合了C++的性能哲学：类型安全，零成本抽象。...使用 - 简书 C++ 格式化输出库 fmtlib - 知乎 msgpack c++的使用_水墨长天的博客-CSDN博客_c++ msgpack C++数据序列化之MessagePack_tropicofcancer9

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【Netty】03-实战之序列化与反序列化协议

实质：将对象转化为字节的过程反序列化服务端接收到序列化过后的对象，需要反序列化后，才能将之转化为对象拿来使用实质：将字节转换为对象的过程序列化的模式（两种）对象持久化概念：将对象转化为字节，存储到硬盘上的过程...网络传输对象概念：将对象转化为字节的形式（序列化），二进制方式发送给服务端，服务端再将字节转换为对象的过程（反序列化），总的过程即为rpc远程通讯序列化图解 ?...什么rpc远程调用服务器与服务器之间进行通讯序列化的模式：对象持久化：将对象转化为字节，存储到硬盘上的操作。...网络对象传输：客户端将对象转化为字节（序列化），再将数据传输到服务端，服务端将数据从字节转化为对象（反序列化）。序列化有哪几种方式？...所以，对象是不能直接进行传输的。需要序列化成字节或者buffer才能继续进行传输使用MessagePack进行对象实例添加pom依赖 <?

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讲解decode bytes in position 2-3: truncated UXXXXXXXX escape

Python 中的字符串转义遵循一定的规则，其中包括在字符串中使用\Uxxxxxxxx的转义序列来表示 Unicode 字符。...在处理字符串时，如果遇到以\U开头的转义序列，Python 解释器会尝试将其解码成相应的 Unicode 字符。...这个错误提示意味着在第2到第3个位置（从0开始计数）的字节处出现了截断的 Unicode 转义序列。定位错误当你遇到这个错误时，首先要做的是找到引发错误的代码行。...可以使用str对象的encode()方法将字符串编码为字节序列，使用bytes对象的decode()方法将字节序列解码为Unicode字符串。...在使用正则表达式、文件操作等具有特定编码要求的情况下，需要特别注意使用正确的编码进行处理。这些是在Python中处理Unicode字符串的一些常见技术和方法。

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常用python组件包

Pandas Pandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初被用作金融数据分析工具而开发出来，因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。...这能防止由于数据结构没有对齐，以及处理不同来源、采用不同索引的数据而产生的常见错误。使用Pandas更容易处理丢失数据。...Pandas是机器学习组件应用的数据处理基石 Matplotlib Matplotlib是Python的一个可视化模块，他能方便的只做线条图、饼图、柱状图以及其他专业图形。...他支持所有操作系统下不同的GUI后端，并且可以将图形输出为常见的矢量图和图形测试，如PDF SVG JPG PNG BMP GIF.通过数据绘图，我们可以将枯燥的数字转化成人们容易接收的图表。...提供了简单，面向对象的API，也提供了低等级的服务接入。

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讲明白python令人头疼的编码问题

计算机可见的只是字节序列，人类可读的只有文本。在python3里，已经做了区分unicode就是文本，bytes就是原始的字节序列。...ascii范围内的字节(从空格到~)，使用ascii字符本身 -制表符，换行符，回车符和\对应的字符，使用转义序列\t,\n,\r和\\ -其它字节的值使用十六进制转义序列(\x00是空字节) 如下：...bytes的构造方法，有如下参数： --str对象和encoding关键字参数 --一个可迭代对象，提供0~255之间的整数 --一个整数，使用空字节创建对应长度的二进制序列 --一个实现了缓冲协议的对象...这是个问题字节序列的编码：这个需要有人提前的指明，python本身也有Chardet库来检测 BOM: 在utf16编码中，会出现\xff\xfe几个字符，这个就是字节序标记，也就是intel CPU...具体的请参考python文档，不同系统的编码。

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Python库的实用技巧专栏

Key保留 result2 = test1 - test2 # counter相减: 相同Key值相减, 不同Key用0代替再相减, 结果只保留value是正值的key result3 = test1...index_col : int or sequence or False　用作行索引的列编号或者列名, 如果给定一个序列则有多个行索引, 如果文件不规则, 行尾有分隔符, 则可以设定index_col=...False来使pandas不适用第一列作为行索引 usecols: array-like 返回一个数据子集, 该列表中的值必须可以对应到文件中的位置(数字可以对应到指定的列)或者是字符传为文件中的列名,...dtype: Type name or dict of column -> type 每列数据的数据类型 engine: "c" or "python" 指定分析引擎, C引擎快, 但是Python引擎功能更加完备...来做转换, Pandas尝试使用三种不同的方式解析, 如果遇到问题则使用下一种方式使用一个或者多个arrays(由parse_dates指定)作为参数连接指定多列字符串作为一个列作为参数每行调用一次

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Python 学习入门（31）—— 序列化

Python内置marshal, cPickle等序列化库，但cPickle效率不太理想，marshal文档也说不保证版本兼容性。...used time 0.0564160346985s msgpack_load used time 0.0650169849396s 结论： cPickle序列化采用了marshal，反序列化采用了...pickle，所以速度优化了很多（订正） marshal虽然有不兼容隐患，但如果能保证相同的Python版本，还是可以一用 tnetstring无论序列化或反序列化速度都比较中庸 msgpack反序列化最快...，如果读多写少的应用场景是最佳选择。...而且msgpack支持多语言。参考推荐： pickle, cPickle 对象序列化/反序列化

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十·一）

如果依赖 pandas 推断列的 dtype，解析引擎将会推断数据的不同块的 dtype，而不是一次推断整个数据集。因此，可能会出现具有混合 dtype 的列。...这包含 pandas 模式的版本，并将随每个修订版递增。在序列化时，所有日期都转换为 UTC。即使是时区无关的值，也被视为具有偏移量为 0 的 UTC 时间。...目前没有从 LaTeX 读取的方法，只有输出方法。编写到 LaTeX 文件注意 DataFrame 和 Styler 对象目前具有to_latex方法。...pandas 在 1.0.0 版本中移除了对`msgpack`的支持。...或者，您也可以使用 Arrow IPC 序列化格式来传输 pandas 对象。

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Pandas必会的方法汇总，数据分析必备！

来源丨Python极客专栏用Python做数据分析光是掌握numpy和matplotlib可不够，Pandas是必须要掌握的一个重点，numpy虽然能够帮我们处理处理数值型数据，但是这还不够，很多时候...，我们的数据除了数值之外，还有字符串，还有时间序列等，比如：我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据。...今天来分享一些Pandas必会的用法，让你的数据分析水平更上一层楼。一、Pandas两大数据结构的创建序号方法说明 1 pd.Series(对象,index=[ ]) 创建Series。...() 根据数据分析对象的特征，按照一定的数值指标，把数据分析对象划分为不同的区间部分来进行研究，以揭示其内在的联系和规律性。...8 read_json 读取JSON字符串中的数据 9 read_msgpack 二进制格式编码的pandas数据 10 read_pickle 读取Python pickle格式中存储的任意对象 11

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【Netty】「项目实战」（三）序列化算法选型对聊天室可扩展性的影响

Netty 提供了对 Protobuf 的原生支持，可以直接集成并使用。 MessagePack 序列化：MessagePack 是一种高效的二进制序列化格式，具有很好的性能和空间效率。...需要完整代码的读者请访问博主的 Github：Serializer； Java 序列化 serialize 方法的步骤如下： 1、先创建一个字节数组输出流 ByteArrayOutputStream 对象...---- 需要注意以下几点：序列化和反序列化方法都使用了泛型，使得这两个方法可以用于不同类型的对象。...反序列化过程中，如果传入的字节数组无法正确反序列化为指定类型的对象，会抛出 ClassNotFoundException 异常。...缓存机制：通过使用 schemaCache 对象对不同类的 Schema 进行缓存，可以避免重复创建 Schema 对象的开销，并提高序列化和反序列化的性能。

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Python常识

4、在运算符两侧、函数参数之间以及逗号两侧，建议使用空格进行分隔四、Python标识符标识符就是一个名字，它的主要作用就是作为变量、函数、类、模块以及其他对象的名称。...Python保留字保留字是 Python 语言中一些已经被赋予特定意义的单词，不能用这些保留字作为标识符给变量、函数、类、模板以及其他对象命名。...'\' 进行转义；也可以用"r"开头加单引号例如：s1 = r'G:\publish\codes\02\2.4' 3）、字节串（bytes） bytes 对象只负责以字节（二进制格式）序列来记录数据...如果采用合适的字符集，字符串可以转换成字节串；反过来，字节串也可以恢复成对应的字符串。字节串和字符串除操作的数据单元不同之外，它们支持的所有方法都基本相同，字节串也是不可变序列。...一个字符串转换成字节串对象，有如下三种方式： a.如果字符串内容都是 ASCII 字符，则可以通过直接在字符串之前添加 b来构建字节串值。

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