将python数据类序列化/反序列化为各种其他数据格式
dataclasses-serialization的Python项目详细描述
数据类序列化
dataclasses_serialization提供序列化器/反序列化器，用于在python数据类、json和bson对象之间进行转换。
基本用法
假设我们有以下数据类：
fromdataclassesimportdataclass@dataclassclassInventoryItem:name:strunit_price:floatquantity_on_hand:int
然后，我们可以使用JSONSerializer
>>> fromdataclasses_serialization.jsonimportJSONSerializer>>> JSONSerializer.serialize(InventoryItem("Apple",0.2,20)){'name': 'Apple', 'unit_price': 0.2, 'quantity_on_hand': 20}>>> JSONSerializer.deserialize(InventoryItem,{'name':'Apple','unit_price':0.2,'quantity_on_hand':20})InventoryItem(name='Apple', unit_price=0.2, quantity_on_hand=20)
蒙戈
由于mongo集合将对象存储为bson，因此可以使用BSONSerializer将数据类直接转储到mongo中。
fromdataclasses_serialization.bsonimportBSONSerializercollection.insert_one(BSONSerializer.serialize(item))item=BSONSerializer.deserialize(InventoryItem,collection.find_one())
自定义序列化程序
要创建自定义序列化程序，请创建dataclasses_serialization.serializer_base.Serializer：
fromdataclasses_serialization.serializer_baseimportnoop_serialization,noop_deserialization,dict_serialization,dict_deserialization,list_deserialization,SerializerJSONSerializer=Serializer(serialization_functions={dict:lambdadct:dict_serialization(dct,key_serialization_func=JSONSerializer.serialize,value_serialization_func=JSONSerializer.serialize),list:lambdalst:list(map(JSONSerializer.serialize,lst)),(str,int,float,bool,type(None)):noop_serialization},deserialization_functions={dict:lambdacls,dct:dict_deserialization(cls,dct,key_deserialization_func=JSONSerializer.deserialize,value_deserialization_func=JSONSerializer.deserialize),list:lambdacls,lst:list_deserialization(cls,lst,deserialization_func=JSONSerializer.deserialize),(str,int,float,bool,type(None)):noop_deserialization})
参考
dataclasses_serialization.serializer_base
使创建序列化程序更容易的实用程序的集合。
isinstance(o, t)，issubclass(cls, clsinfo)内置
isinstance和issubclass的扩展版本，将dataclass视为数据类的元类，并可用于受支持的typing类型。noop_serialization(obj)，noop_deserialization(cls, obj)琐碎的序列化/反序列化函数，通过不执行任何操作进行序列化。
dict_to_dataclass(cls, dct, deserialization_func=noop_deserialization)与
dataclasses.asdict相反，它将字典dct反序列化为数据类cls，使用deserialization_func反序列化cls的字段。字段使用数据类提供的类型反序列化。 因此，绑定的泛型数据类可以反序列化，而未绑定的泛型数据类则不能反序列化。
union_deserialization(type_, obj, deserialization_func=noop_deserialization)反序列化一个
Uniontype_，方法是依次尝试每个类型，并返回第一个不引发DeserializationError的类型。由于
Optionals实现为Unions，此函数也适用于它们。dict_serialization(obj, key_serialization_func=noop_serialization, value_serialization_func=noop_serialization)，dict_deserialization(type_, obj, key_deserialization_func=noop_deserialization, value_deserialization_func=noop_deserialization)通过对键和值应用适当的序列化/反序列化函数来序列化/反序列化字典
obj。list_deserialization(type_, obj, deserialization_func=noop_deserialization)通过对列表的值应用反序列化函数来反序列化列表
obj。Serializer(serialization_functions, deserialization_functions)常规序列化类。
获取序列化和反序列化函数的两个字典，并在通过
serialize和deserialize方法序列化/反序列化和对象时适当遵从它们。 序列化程序函数接受一个要序列化的对象参数，并返回其序列化版本。 反序列化程序函数接受两个参数，所需的反序列化对象类型和要反序列化的对象。默认情况下，
dataclasses被序列化，就好像它们是dicts一样。 类似地，使用dict_to_dataclass反序列化dataclass，使用union_deserialization反序列化Union，使用自身作为嵌套的反序列化函数。使用
serializer.serialize(obj)序列化python对象，并使用serializer.deserialize(cls, serialized_obj)反序列化。使用
serializer.register_serializer(cls, func)、serializer.register_deserializer(cls, func)和serializer.register(cls, serialization_func, deserialization_func)注册更多序列化/反序列化函数。 它们也可以用作装饰器，如so:@serializer.register_serializer(int)defint_serializer(obj):...
@serializer.register_deserializer(int)defint_deserializer(cls,obj):...
SerializationError，DeserializationError分别在序列化/反序列化失败时引发的错误。
dataclasses_serialization.json
JSONSerializerpython数据类和json对象之间的序列化器/反序列化器。
>>> JSONSerializer.serialize(InventoryItem("Apple",0.2,20)){'name': 'Apple', 'unit_price': 0.2, 'quantity_on_hand': 20}>>> JSONSerializer.deserialize(InventoryItem,{'name':'Apple','unit_price':0.2,'quantity_on_hand':20})InventoryItem(name='Apple', unit_price=0.2, quantity_on_hand=20)
< P>在使用混合数据时，将^ {< CD50>}和^ {CD5>}方法添加到数据集中。JSONSerializerMixin@dataclassclassInventoryItem(JSONSerializerMixin):...
>>> InventoryItem("Apple",0.2,20).as_json(){'name': 'Apple', 'unit_price': 0.2, 'quantity_on_hand': 20}>>> InventoryItem.from_json({'name':'Apple','unit_price':0.2,'quantity_on_hand':20})InventoryItem(name='Apple', unit_price=0.2, quantity_on_hand=20)
JSONStrSerializerpython数据类和json字符串之间的序列化器/反序列化器。
>>> JSONStrSerializer.serialize(InventoryItem("Apple",0.2,20))'{"name": "Apple", "unit_price": 0.2, "quantity_on_hand": 20}'>>> JSONStrSerializer.deserialize(InventoryItem,'{"name": "Apple", "unit_price": 0.2, "quantity_on_hand": 20}')InventoryItem(name='Apple', unit_price=0.2, quantity_on_hand=20)
当用作子项时，添加到“{”>“{”和“{”>“}”。JSONStrSerializerMixin@dataclassclassInventoryItem(JSONStrSerializerMixin):...
>>> InventoryItem("Apple",0.2,20).as_json_str()'{"name": "Apple", "unit_price": 0.2, "quantity_on_hand": 20}'>>> InventoryItem.from_json_str('{"name": "Apple", "unit_price": 0.2, "quantity_on_hand": 20}')InventoryItem(name='Apple', unit_price=0.2, quantity_on_hand=20)
dataclasses_serialization.bson
BSONSerializerpython数据类和bson对象之间的序列化器/反序列化器。
>>> BSONSerializer.serialize(InventoryItem("Apple",0.2,20)){'name': 'Apple', 'unit_price': 0.2, 'quantity_on_hand': 20}>>> BSONSerializer.deserialize(InventoryItem,{'name':'Apple','unit_price':0.2,'quantity_on_hand':20})InventoryItem(name='Apple', unit_price=0.2, quantity_on_hand=20)
< P>在使用混合数据时，将^ ^ {CD59}和^ {CD60>}方法添加到数据集中。BSONSerializerMixin@dataclassclassInventoryItem(BSONSerializerMixin):...
>>> InventoryItem("Apple",0.2,20).as_bson(){'name': 'Apple', 'unit_price': 0.2, 'quantity_on_hand': 20}>>> InventoryItem.from_bson({'name':'Apple','unit_price':0.2,'quantity_on_hand':20})InventoryItem(name='Apple', unit_price=0.2, quantity_on_hand=20)
BSONStrSerializerpython数据类和二进制bson字符串之间的序列化程序/反序列化程序。
< P>在使用混合数据时，将^ {< CD6>}和^ {CD64 >}方法添加到数据集中。BSONStrSerializerMixin@dataclassclassInventoryItem(BSONStrSerializerMixin):...
安装
使用标准的python包管理器进行安装和更新pip：
pip install dataclasses_serialization
欢迎加入QQ群-->： 979659372
