Python中数据类转换为JSON的方法详解

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 。

到此这篇关于Python中数据类转换为JSON的方法详解的文章就介绍到这了,更多相关Python中数据类转换为JSON内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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