カスタム Python クラスを JSON シリアル化可能にするにはどうすればよいですか?
カスタム Python クラスを JSON シリアル化可能にする
json.dumps() 関数を使用してカスタム Python クラスを JSON にシリアル化しようとすると、エラーが発生しますこれは、カスタムのシリアル化をネイティブにサポートしていない Python のデフォルトの動作が原因で発生する可能性があります。オブジェクト.
カスタム シリアル化メソッド: .toJSON()
この問題に対処する 1 つのアプローチは、オブジェクトを実装するクラス内にカスタム .toJSON() メソッドを作成することです。シリアル化ロジック。このメソッドは、オブジェクトの属性を反復処理して JSON 文字列を生成することにより、オブジェクトを JSON シリアル化可能な辞書に変換します。以下に例を示します:
class FileItem: def __init__(self, fname): self.fname = fname def toJSON(self): return json.dumps({"filename": self.fname})
.toJSON() メソッドを呼び出すことで、カスタム オブジェクトを JSON 文字列にシリアル化できます:
x = FileItem('/foo/bar') json_string = x.toJSON()
orjson Library
より包括的かつ効率的なアプローチには、次のようなサードパーティ ライブラリを使用することをお勧めします。オルジソン。 Orjson は、非常に高速な JSON シリアル化と逆シリアル化を提供する Python 用の C 拡張機能です。 orjson を使用すると、メタクラスを定義することでカスタム オブジェクトのシリアル化を有効にできます。
import orjson class JsonSerializableMeta(type): def __orjson__(cls): return cls.__dict__ class FileItem(metaclass=JsonSerializableMeta): def __init__(self, fname): self.fname = fname
このメタクラスは __orjson__ メソッドをオーバーライドして、オブジェクトの属性を辞書として返し、JSON へのシリアル化を有効にします。
以上がカスタム Python クラスを JSON シリアル化可能にするにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

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2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
