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python Json与pickle数据序列化

为了避免数据丢失,把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化 序列化之后,就可以把序列化后的内容写入磁盘,或者通过网络传输到别的机器上。...(json.dumps(info))     #查看序列化之后的变量类型     print(type(json.dumps(info))) 执行输出 class 'str' 可以看到类型是字符串了。...反序列化: import json with open('test.txt','r') as f:     data = json.loads(f.read())     print(data['name...']) 执行输出 zhang json只能处理简单的数据类型,比如:字符串、字典、列表等 不支持函数,类 转换。...json主要用于不同语言之间数据交互 是目前主流的数据交互格式。 那么其他复杂的数据类型,要序列化,怎么办呢?

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    Python json序列化

    要把JSON序列化为Python对象,我们可以用loads()或者对应的load()方法,前者把JSON的字符串反序列化,后者从Object中读取字符串并反序列化: 比如这样: import json...', 'age': 17, 'sex': 'Male'} Python的dict对象可以直接序列化JSON的{},那么如何用class对象,比如定义Person类,然后序列化?...输出和上面一样 # 输出 : {"name": "Kaven", "age": 17, "sex": "Male"} 这样,Person实例首先被PersonToDict()函数转换成dict,然后再被序列化为...__dict__)) # obj为对象参数名,可自定义 同样的道理,如果我们要把JSON序列化为一个Person对象实例,loads()方法首先转换出一个dict对象,然后,我们再传入的object_hook...print(cls.name) # Kaven Python还有个pickle模块,可能存在Python兼容问题,只能用Pickle保存那些不重要的数据

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    JSON 无法序列化

    JSON 无法序列化通常出现在尝试将某些类型的数据转换为 JSON 字符串时,这些数据类型可能包含不可序列化的内容。 JSON 序列化器通常无法处理特定类型的数据,例如日期时间对象、自定义类实例等。...在将数据转换为 JSON 字符串之前,确保所有数据都是可序列化的。我们可以编写自定义的序列化器来处理不可序列化的对象,或者将对象转换为可序列化的类型。...当您尝试使用 json.dumps() 函数序列化这个对象时,您收到了错误提示:“raise TypeError(repr(o) + " is not JSON serializable")”。...JSON 对象json_string = json.dumps(d)​print(json_string)方法二:为 ObjectId() 对象提供一个默认编码函数。...JSON 无法序列化的问题,并成功将数据转换为 JSON 字符串。

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    python 变量数据使用 json 进行序列化与反序列化操作

    这时候就需要使用到 json数据进行序列化之后保存到硬盘中了,这样子下一次取出来就不会丢失格式了,这样子是不是很方便呢?...序列化操作 多种多样格式序列化后保存到硬盘 复杂方法 list = [1,'a',6] list = json.dumps(list) # 把列表进行序列化 with open('a.txt...反序列化操作 把保存的序列化之后的内容取出来到内存中 复杂方法 with open('a.txt',"r") as f: # 从硬盘中读出数据 list = f.read()...') as f: list = json.load(f) python变量数据序列化与反序列化的操作是不是很简单呢。...注意: 1、 json格式的内容字符串内容使用的使用双引号; 2、python数据的集合不能进行序列化操作; 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/115153

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    python序列化json,pickl

    序列化的逆向过程,即为反序列化(unpickling),就是把序列化的对象(或者变量)重新读到内存中~ json模块 json 模块就用于序列化和反序列化。...python 数据类型和 json 中的字符串对应关系如下: python数据类型 json字符串 dict '{}' list '[]' tuple '[]' str 'string' int/float...pickle 模块 和 json 模块 区别在于:pickle 模块 仅用于Python的数据类型,序列化后的对象不能再不同的编程语言之间传递,但是 pickle 模块 可序列化几乎所有的Python...数据类型,包括时间对象,函数,类… 序列化基本数据类型 import pickle d = {'name': '贝贝', 'age': 18} d_dump = pickle.dumps(d) print...: ➜ ~ cat /tmp/test_pickle q(KKKe.% 可以看到 pickle序列化后的数据,可读性差,不像json那样一目了然~ 序列化类class对象 import pickle

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    js混淆与混淆

    JS混淆和混淆常见思路 在了解了js代码的执行过程后,我们来看如何对js进行混淆。...setTimeout(clear, 10); } clear(); 没什么用,调试时可以直接查看变量,也可以用上面的办法绕过 检测函数、对象属性修改 攻击者在调试的时,经常会把防护的函数删除,或者把检测数据对象进行篡改...常见的混淆/混淆工具 亲手尝试混淆 HGAME 2023 Week1 Classic Childhood Game 当然直接执行mota()就能出,但是我们来尝试一下通过调试混淆这段代码,看看是什么逻辑...https://www.json.cn/json/jshx.html 开方法变量重命名 字符串加密 重排字符串 Base64编码字符串 Unicode转义生成的混淆代码。...https://fanyi.baidu.com/ 这里有一个叫做langdetect的接口来探测语言 然后有接口https://fanyi.baidu.com/v2transapi,是个POST请求数据都在表单里面

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