python序列化学习,python 序列化

在Python中，我们可以使用pandas库中的dataframe对象来表示二维数据表格。如果想要把数据框转换成序列，可以使用dataframe对象中的一些方法来实现。

比如，使用dataframe对象的values属性可以返回一个numpy数组，再使用tolist()方法可以把numpy数组转换成Python列表。

另外，可以使用dataframe对象中的iterrows()方法来迭代每一行数据，并且使用Series函数将每一行数据转换成序列。总之，通过这些方法，我们可以把数据框转换成序列，使得数据更加易于处理和分析。

（图片来源网络，侵删）

protobuf的使用详解如下：

1.提供了一个数据结构的通用描述文件的语法，

2.提供的编译器，能够把描述文件定义的类型，翻译成目标语言的类型，并且把描述文件中的所定义的message生成对应的编码解码函数。（生成Java/C++/Lua等不同语言的代码）

（图片来源网络，侵删）

3.提供了不同语言的基础运行时库（编码解码函数中最终会调用到这些基础库）

pyc文件就是 Python 程序编译后得到的字节码文件 (py->pyc).

pyc文件一般由3个部分组成:

（图片来源网络，侵删）

最开始4个字节是一个Maigc int, 标识此pyc的版本信息, 不同的版本的 Magic 都在 Python/import.c 内定义

接下来四个字节还是个int,是pyc产生的时间(1***0.01.01到产生pyc时候的秒数)

接下来是个序列化了的 PyCodeObject(此结构在 Include/code.h 内定义),序列化方法在 Python/marshal.c 内定义

J***a使用如下：

语法规则：

1. JSON是由‘名称/值’对组成的***，’名称/值‘格式例如，“key1”:value1。

2.JSON的值(value) 可以是双引号括起来的字符串(string)、数值(number)、true、false、 null、对象(object)或者数组(array)。

3.JSON有两种结构，一种是对象，另一种是数组。

在使用JSON时，可以通过以下几个步骤进行操作：

创建JSON对象：可以使用编程语言提供的函数或库来创建一个JSON对象。例如，在Python中，可以使用json模块的dumps()函数将Python对象转换为JSON字符串。

解析JSON数据：将JSON字符串转换为相应的数据结构，以便进行操作和访问。在大多数编程语言中，都提供了相应的函数或库来解析JSON数据。例如，在Python中，可以使用json模块的loads()函数将JSON字符串解析为Python对象。

访问JSON数据：通过键值对的方式访问JSON对象中的数据。可以使用点操作符或方括号操作符来访问对象的属性或元素。例如，在Python中，可以使用.操作符来访问对象的属性，或使用[]操作符来访问对象的元素。

修改JSON数据：可以根据需要修改JSON对象中的数据。可以通过赋值操作符或相应的函数来修改对象的属性或元素的值。

序列化JSON数据：将JSON对象转换为字符串，以便进行传输或存储。与创建JSON对象相反，可以使用相应的函数或库将JSON对象序列化为JSON字符串。在Python中，可以使用json模块的dumps()函数将Python对象转换为JSON字符串。

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