在Python中把数据类转换为JSON
在本教程中,我们将学习Python中如何支持JSON,为每个JSONroot
节点创建dataclass
。我们还将学习在Python中把dataclass
作为一个字典的实现。
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。
在Python中实现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。
在Python中为每个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
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
。