Python中数据类转换为JSON的方法

dataclass 到 Python 中的 JSON

JavaScript Object Notation或JSON表示使用编程语言中的文本组成的脚本(可执行)文件来存储和传输数据。

Python通过JSON内置模块支持JSON。因此,我们在Python脚本中导入JSON包,以利用这一能力。

JSON中使用的引号字符串包含了键值映射中的值。它与Python的字典相类似。

Python原生支持JSON特性,JSON显示的API类似于标准库中marshal和pickle模块的用户。

另一方面,dataclass ,创建数据传输对象,用于在其中存储数据;这些对象需要适当的定义方法进行等价比较,有时也用于显示。

dataclass 是用来为数据传输类创建方法和简短的语法的。

实现dataclass ,作为一个字典

Python 3.7及以后的版本是唯一支持dataclass 装饰器的版本。它产生一个对象,通常被称为数据传输对象,其唯一功能是存储数据。

问题是,为这些对象提供正确的功能,就必须创建平等比较、显示等方法。

这些方法的开发必须耗费大量的人力物力,而且容易出现错误。一个dataclass ,为你产生所有这些方法,给数据传输类一个简短的语法。

它在序列化方面使用了一个稍有改变的(在某种程度上更有效)的dataclasses.asdict 。

你正在迭代dataclass 字段,当第一次将JSON反序列化到dataclass 实例时,为每个注释的类型创建一个解析器,使这个过程在重复时更加有效。

为每个JSONroot 节点创建一个dataclass

由于"users" 字段是一个有"id" 和"name" 的对象数组,我们可以看到我们需要构建两个类:"Test" 和"User" 。

示例代码:

from dataclasses import dataclass
from typing import List
@dataclass
class User:
    id: 1
    name: "Kelvin"
@dataclass
class Test:
    id: 2
    userid:" Jack"
users: List[User]

每个JSON属性都应该被映射到一个类型安全的Python属性。

下面的代码将每个JSON节点和属性映射到Python类和属性中。要做到这一点,我们在Python类中创建一个static 方法,负责将我们的字典映射到你的Python属性。

示例代码:

from typing import List
from dataclasses import dataclass, asdict, field
from json import dumps
@dataclass
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class Students:
    id: 1
    name: "stu1"
    @property
    def __dict__(self):
        return asdict(self)
    @property
    def json(self):
        return dumps(self.__dict__)
test_object_1 = Students(id=1, name="Kelvin")
print(test_object_1.json)

输出:

{"id": 1, "name": "Kelvin"}

请记住,数据传输对象是由dataclasses ,用于在其中存储数据。因此,这些对象需要正确的方法定义,以便进行平等的比较,偶尔也需要进行显示。

数据传输类的方法和语法是用dataclass 。

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