使用离散傅立叶变换的下一代python对象序列化套件
dftserialize的Python项目详细描述
DFTSerialize™
dftserialize™是下一代数据编码和序列化系统 专为Python3.0和更高版本设计的dftserialize™使用高度定制的 将任何和所有（大多数）python数据结构编码为字节的算法，并且可以 甚至是原始字节上的函数。
功能
- 大多数python对象和原始二进制数据的快速高效编码
- 同样有效地解码输出以恢复原始python对象或二进制数据
- 使用bunch的奇特数学，并有自己的许多标准库函数的重新实现 最大有效性
- 有一个非常酷的徽标
为什么
当前的序列化系统是停滞和过时的。未充分利用 浮点处理和曲线拟合等数学技术的优势 以及功能转换。dftserialize™旨在解决所有这些问题。
我们注意到在量子力学中，它在快速计算中有很多应用， 有很多这样的东西叫做“波形”。所以我们做了一些挖掘 发现这些实际上是波浪函数 这些函数甚至可以用来重建数据！另外，这些波形 可能更容易在量子计算机上计算，因为它们是 都是波浪形的。
经过进一步的研究，我们发现jpeg图像已经使用了基于 压缩算法称为“离散余弦变换”，但当我们查找时 看起来很难，所以我们让会计给我们做了另一个叫做“离散”的 “我们认为它更具市场价值，因为它有一个法国人的名字 它。
用法
要使用dftserialize™，只需使用pip将其安装到python 3.5或更高版本 包管理器，例如：
pip install dftserialize
然后，将其导入到项目中。它包含四个函数，两个用于序列化，两个用于 python对象和二进制数据的反序列化。
示例：
fromdftserializeimport*foriinrange(30):# data = b'x\xda\xe3e@\x02K&:\xc0\x987>$\xcev\xad7w8e\xd6k\xa1ef\xe6\x10U\x91\xa0\xa4...data=dft_serialize_data(b"Hello, World!")# b"Hello, World!"print(dft_deserialize_data(data))# trueassert{1:2,3:4}==dft_deserialize_object(dft_serialize_object({1:2,3:4}))
速度
DFTSerialize™非常快速和健壮！为了测试，我取了一个7MB的图像文件 试图通过原始序列化直接运行它。自从我最终 我不得不关掉电脑，但关键是它在工作。
将数据大小减小到2kb文件允许dftserialize™对文件进行完全编码 不到10分钟，就取得了里程碑式的成就。
DFTSerialize™算法
DFTSerialize™使用了一种专利的算法 近乎神奇的离散傅里叶变换，浮点数学的结合， 即使是像pi这样的数学常数的动态计算。
dftserialize™序列化遵循一组简单的步骤
将原始字节传递到fft中
压缩DFT系数
请稍等一两秒钟，我们似乎有事情要做
dftserialize™反序列化遵循一组类似的步骤，与此相反：
展开DFT系数
执行反向DFT
结束了吗？也许吧？有人吗？
如果用户现在不满意，请擦除所有驱动器
学分
dftserialize™库的概念是以 reddit文章最终以使用反向dft解码 一系列复系数。
许可证
DFTSerialize™是在GNU GPL v3许可下发布的。请参考许可文件 随本项目提供更多信息，包括完整的条款和条件。
严肃的注释
这个项目是一个完整和彻底的笑话，不应该，永远不应该用于任何事情。 事实上，我challenge想让您找到t的实际用途他的软件。实际上，我double challenge 你也要在辞职前把这个推到生产上，然后把结果发给我。
欢迎加入QQ群-->： 979659372
