python实现class对象转换成json/字典的方法
本文实例讲述了python实现class对象转换成json字典的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
# -*- encoding: UTF-8 -*- class Student: name = '' age = 0 def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def convert_to_dict(obj): '''把Object对象转换成Dict对象''' dict = {} dict.update(obj.__dict__) return dict def convert_to_dicts(objs): '''把对象列表转换为字典列表''' obj_arr = [] for o in objs: #把Object对象转换成Dict对象 dict = {} dict.update(o.__dict__) obj_arr.append(dict) return obj_arr def class_to_dict(obj): '''把对象(支持单个对象、list、set)转换成字典''' is_list = obj.__class__ == [].__class__ is_set = obj.__class__ == set().__class__ if is_list or is_set: obj_arr = [] for o in obj: #把Object对象转换成Dict对象 dict = {} dict.update(o.__dict__) obj_arr.append(dict) return obj_arr else: dict = {} dict.update(obj.__dict__) return dict stu = Student('zhangsan', 20) print '-----------' print convert_to_dict(stu) print '-----------' print convert_to_dicts([stu, stu]) print '-----------' print class_to_dict(stu) print '-----------' print class_to_dict([stu, stu]) stua = Student('zhangsan', 20) stub = Student('lisi', 10) stu_set = set() stu_set.add(stua) stu_set.add(stub) print class_to_dict(stu_set)
运行结果如下:
----------- {'age': 20, 'name': 'zhangsan'} ----------- [{'age': 20, 'name': 'zhangsan'}, {'age': 20, 'name': 'zhangsan'}] ----------- {'age': 20, 'name': 'zhangsan'} ----------- [{'age': 20, 'name': 'zhangsan'}, {'age': 20, 'name': 'zhangsan'}] [{'age': 10, 'name': 'lisi'}, {'age': 20, 'name': 'zhangsan'}]
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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MySQL hat eine kostenlose Community -Version und eine kostenpflichtige Enterprise -Version. Die Community -Version kann kostenlos verwendet und geändert werden, die Unterstützung ist jedoch begrenzt und für Anwendungen mit geringen Stabilitätsanforderungen und starken technischen Funktionen geeignet. Die Enterprise Edition bietet umfassende kommerzielle Unterstützung für Anwendungen, die eine stabile, zuverlässige Hochleistungsdatenbank erfordern und bereit sind, Unterstützung zu bezahlen. Zu den Faktoren, die bei der Auswahl einer Version berücksichtigt werden, gehören Kritikalität, Budgetierung und technische Fähigkeiten von Anwendungen. Es gibt keine perfekte Option, nur die am besten geeignete Option, und Sie müssen die spezifische Situation sorgfältig auswählen.

Hadidb: Eine leichte, hochrangige skalierbare Python-Datenbank Hadidb (HadIDB) ist eine leichte Datenbank in Python mit einem hohen Maß an Skalierbarkeit. Installieren Sie HadIDB mithilfe der PIP -Installation: PipinstallHadIDB -Benutzerverwaltung erstellen Benutzer: createUser (), um einen neuen Benutzer zu erstellen. Die Authentication () -Methode authentifiziert die Identität des Benutzers. fromHadidb.operationImportUseruser_obj = user ("admin", "admin") user_obj.

Es ist unmöglich, das MongoDB -Passwort direkt über Navicat anzuzeigen, da es als Hash -Werte gespeichert ist. So rufen Sie verlorene Passwörter ab: 1. Passwörter zurücksetzen; 2. Überprüfen Sie die Konfigurationsdateien (können Hash -Werte enthalten). 3. Überprüfen Sie Codes (May Hardcode -Passwörter).

MySQL kann ohne Netzwerkverbindungen für die grundlegende Datenspeicherung und -verwaltung ausgeführt werden. Für die Interaktion mit anderen Systemen, Remotezugriff oder Verwendung erweiterte Funktionen wie Replikation und Clustering ist jedoch eine Netzwerkverbindung erforderlich. Darüber hinaus sind Sicherheitsmaßnahmen (wie Firewalls), Leistungsoptimierung (Wählen Sie die richtige Netzwerkverbindung) und die Datensicherung für die Verbindung zum Internet von entscheidender Bedeutung.

MySQL Workbench kann eine Verbindung zu MariADB herstellen, vorausgesetzt, die Konfiguration ist korrekt. Wählen Sie zuerst "Mariadb" als Anschlusstyp. Stellen Sie in der Verbindungskonfiguration Host, Port, Benutzer, Kennwort und Datenbank korrekt ein. Überprüfen Sie beim Testen der Verbindung, ob der Mariadb -Dienst gestartet wird, ob der Benutzername und das Passwort korrekt sind, ob die Portnummer korrekt ist, ob die Firewall Verbindungen zulässt und ob die Datenbank vorhanden ist. Verwenden Sie in fortschrittlicher Verwendung die Verbindungspooling -Technologie, um die Leistung zu optimieren. Zu den häufigen Fehlern gehören unzureichende Berechtigungen, Probleme mit Netzwerkverbindung usw. Bei Debugging -Fehlern, sorgfältige Analyse von Fehlerinformationen und verwenden Sie Debugging -Tools. Optimierung der Netzwerkkonfiguration kann die Leistung verbessern

Die MySQL-Datenbankleistung Optimierungshandbuch In ressourcenintensiven Anwendungen spielt die MySQL-Datenbank eine entscheidende Rolle und ist für die Verwaltung massiver Transaktionen verantwortlich. Mit der Erweiterung der Anwendung werden jedoch die Datenbankleistung Engpässe häufig zu einer Einschränkung. In diesem Artikel werden eine Reihe effektiver Strategien zur Leistungsoptimierung von MySQL -Leistung untersucht, um sicherzustellen, dass Ihre Anwendung unter hohen Lasten effizient und reaktionsschnell bleibt. Wir werden tatsächliche Fälle kombinieren, um eingehende Schlüsseltechnologien wie Indexierung, Abfrageoptimierung, Datenbankdesign und Caching zu erklären. 1. Das Design der Datenbankarchitektur und die optimierte Datenbankarchitektur sind der Eckpfeiler der MySQL -Leistungsoptimierung. Hier sind einige Kernprinzipien: Die Auswahl des richtigen Datentyps und die Auswahl des kleinsten Datentyps, der den Anforderungen entspricht, kann nicht nur Speicherplatz speichern, sondern auch die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit verbessern.

Die MySQL -Verbindung kann auf die folgenden Gründe liegen: MySQL -Dienst wird nicht gestartet, die Firewall fängt die Verbindung ab, die Portnummer ist falsch, der Benutzername oder das Kennwort ist falsch, die Höradresse in my.cnf ist nicht ordnungsgemäß konfiguriert usw. Die Schritte zur Fehlerbehebung umfassen: 1. Überprüfen Sie, ob der MySQL -Dienst ausgeführt wird. 2. Passen Sie die Firewall -Einstellungen an, damit MySQL Port 3306 anhören kann. 3. Bestätigen Sie, dass die Portnummer mit der tatsächlichen Portnummer übereinstimmt. 4. Überprüfen Sie, ob der Benutzername und das Passwort korrekt sind. 5. Stellen Sie sicher, dass die Einstellungen für die Bindungsadresse in my.cnf korrekt sind.

Als Datenprofi müssen Sie große Datenmengen aus verschiedenen Quellen verarbeiten. Dies kann Herausforderungen für das Datenmanagement und die Analyse darstellen. Glücklicherweise können zwei AWS -Dienste helfen: AWS -Kleber und Amazon Athena.
