


Pustaka JSON pihak ketiga yang patut dipelajari dalam Python
Dalam penggunaan Python harian kami, kami sering menggunakan format json untuk menyimpan beberapa data, terutamanya dalam pembangunan web. Walau bagaimanapun, pustaka json asli Python mempunyai prestasi yang lemah dan beberapa fungsi, dan hanya boleh menampung keperluan penyimpanan dan penukaran data json yang mudah dan ringan.
Perpustakaan json pihak ketiga ataujson yang ingin saya perkenalkan kepada anda dalam artikel ini mempunyai kelebihan prestasi beberapa kali hingga berpuluh-puluh kali dalam pelbagai ujian prestasi penanda aras awam memampatkan perpustakaan Python lain seperti json, ujson, rapidjson, simplejson, dsb., dan mempunyai banyak fungsi tambahan Mari kita lihat kaedah biasanya~
kaedah biasa orjson
orjson menyokong semua. 3.7 hingga 3.10 Untuk versi 64-bit Python, versi orjson yang sepadan dengan demonstrasi dalam artikel ini ialah 3.7.0 Anda boleh terus menggunakan pip install -U orjson untuk melengkapkan pemasangan. Mari kita tunjukkan kaedah biasa dalam orjson:
1 Pensirian
Serupa dengan pustaka json asli, kita boleh menggunakan orjson.dumps() untuk mensiri objek Python ke dalam data JSON , ambil perhatian bahawa sedikit. Perbezaannya ialah hasil daripada penyirian orjson bukan jenis str tetapi jenis bait Dalam contoh berikut, kami menyusun senarai yang mengandungi 10 juta elemen kamus mudah Perbezaan antara perpustakaan orjson dan json Perbandingan yang memakan masa adalah seperti berikut:
(3) OPT_NON_STR_KEYS
Apabila objek yang hendak disiri mempunyai jenis bukan angka Apabila menggunakan kekunci, orjson akan membuang TypeError secara lalai untuk mengkonfigurasi option=orjson.OPT_NON_STR_KEYS untuk memaksa penukaran kunci ini kepada jenis aksara:
(4) OPT_SERIALIZE_NUMPY
Ciri penting orjson ialah ia boleh menukar objek kompleks yang mengandungi objek struktur data dalam numpy kepada tatasusunan dalam JSON dengan keserasian, hanya gunakan option=orjson.OPT_SERIALIZE_NUMPY:
(5) OPT_SERIALIZE_UUID
Selain mensiri objek numpy secara automatik, orjson juga menyokong penukaran objek UUID Dalam versi sebelum orjson 3.0, option=orjson diperlukan .OPT_SERIALIZE_UUID, dan versi 3.X yang ditunjukkan dalam artikel ini tidak memerlukan parameter konfigurasi tambahan:
(6) OPT_SORT_KEYS
Dengan memadankan parameter option=orjson.OPT_SORT_KEYS , hasil bersiri boleh diisih secara automatik mengikut kekunci:
(7) Gabungkan berbilang pilihan
apabila operasi bersiri anda perlu melibatkan Apabila menggunakan pelbagai fungsi pilihan, anda boleh menggunakan operator | untuk menggabungkan berbilang parameter pilihan:
4. Tambahkan strategi pemprosesan tersuai untuk kelas data dan masa tarikh
Apabila objek yang anda perlu sirikan melibatkan struktur data tersuai kelas data, anda boleh bekerjasama dengan orjson, dan kemudian hantar parameter lalai ke dalam fungsi pemprosesan tersuai untuk mencapai lebih banyak logik penukaran data percuma Contohnya, dalam contoh mudah berikut, kita boleh menggunakan ciri ini untuk menyahpeka data asal:
Begitu juga, untuk data jenis datetime, kami juga boleh bekerjasama dengan OPT_PASSTHROUGH_DATETIME dan fungsi lalai tersuai untuk melaksanakan penukaran format tersuai tarikh:
Untuk lebih banyak ciri orjson, anda boleh pergi ke gudang rasmi https://github.com/ijl/orjson untuk mengetahui lebih lanjut.
Atas ialah kandungan terperinci Pustaka JSON pihak ketiga yang patut dipelajari dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Hadidb: Pangkalan data Python yang ringan, tinggi, Hadidb (Hadidb) adalah pangkalan data ringan yang ditulis dalam Python, dengan tahap skalabilitas yang tinggi. Pasang HadIdb menggunakan pemasangan PIP: Pengurusan Pengguna PipInstallHadidB Buat Pengguna: CreateUser () Kaedah untuk membuat pengguna baru. Kaedah pengesahan () mengesahkan identiti pengguna. dariHadidb.OperationImportuserer_Obj = user ("admin", "admin") user_obj.

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Sebagai profesional data, anda perlu memproses sejumlah besar data dari pelbagai sumber. Ini boleh menimbulkan cabaran kepada pengurusan data dan analisis. Nasib baik, dua perkhidmatan AWS dapat membantu: AWS Glue dan Amazon Athena.

JSONFEED adalah alternatif RSS berasaskan JSON yang mempunyai kesederhanaan kelebihan dan kemudahan penggunaannya. 1) JSONFEED menggunakan format JSON, yang mudah dihasilkan dan dihuraikan. 2) Ia menyokong generasi dinamik dan sesuai untuk pembangunan web moden. 3) Menggunakan JSONFEED boleh meningkatkan kecekapan pengurusan kandungan dan pengalaman pengguna.

Tidak, MySQL tidak dapat menyambung terus ke SQL Server. Tetapi anda boleh menggunakan kaedah berikut untuk melaksanakan interaksi data: Gunakan middleware: data eksport dari MySQL ke format pertengahan, dan kemudian mengimportnya ke SQL Server melalui middleware. Menggunakan Pangkalan Data Pangkalan Data: Alat perniagaan menyediakan antara muka yang lebih mesra dan ciri -ciri canggih, pada dasarnya masih dilaksanakan melalui middleware.
