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想要用python自已手动序列化嵌套类,就要明白两个问题:
1.Json是什么?
2.Json支持什么类型?
答案显而易见
Json就是嵌套对象
Json在python中支持列表,字典(当然也支持int,string.....,不过说这个也没多大必要)
很好,等等,列表,字典?我们在python中学过列表,字典,字典列表,列表字典,字典字典,那,我们可不可以把类对象转化为这些呢?
我可以很确定的告诉你,可以,并且,嵌套类都可以!!!
下面就来实战:
from flask import Flask import json app = Flask(__name__) class City(): def __init__(self,country,provider): self.country = country self.provider = provider class School(): def __init__(self,country,provider,name,nums): self.city = City(country,provider) self.name = name self.nums = nums @app.route('/method0') def method0(): school = School('china','shanxi','wutaizhongxue','2000') s_temp0 = [school.city.country,school.city.provider,school.name,school.nums] return json.dumps(s_temp0) @app.route('/method1') def method1(): school = School('china','shanxi','wutaizhongxue','2000') s_temp1 = {'country':school.city.country,'provider':school.city.provider,'name':school.name,'nums':school.nums} return json.dumps(s_temp1) @app.route('/method2') def method2(): school = School('china','shanxi','wutaizhongxue','2000') s_temp2 = [{'country':school.city.country,'provider':school.city.provider},school.name,school.nums] return json.dumps(s_temp2) @app.route('/method3') def method3(): school = School('china','shanxi','wutaizhongxue','2000') s_temp3 = {'city':[school.city.country,school.city.provider],'name':school.name,'nums':school.nums} return json.dumps(s_temp3) @app.route('/method4') def method4(): school = School('china','shanxi','wutaizhongxue','2000') s_temp4 = {'city':{'country':school.city.country,'provider':school.city.provider},'name':school.name,'nums':school.nums} return json.dumps(s_temp4) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)
执行效果:
很多人会说,第五种才是我想要的,前面四种不是标准的json数据,刚开始确实是这样认为的,但是。。。
1.如果你处理的两个嵌套类是数据库的呢?假比如一对多的关系型数据库,method3不是一个很好的选择么?
2.如果你处理的两个嵌套类是包含关系呢?method2不是一个很好的选择么?
以上这篇Python 之 Json序列化嵌套类方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年11月02日
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