lambdaJSON 4.3

V0.4.0变化

此版本与以前的版本不兼容。我用marshal冻结函数，这样更好，这样我们就有了更干净的代码。

V0.3.0变化

代码更干净，我使用类和函数定义而不是lambda来提高可读性。 现在，有一个lambdajson类，即freezer和defreezer类，您可以拥有尽可能多的自定义lambdajson实例。 方法标识符已更改。以前我用的是“type://”标识符，这是不干净的，序列化后它变成了“type:\/\/”这是难看的，现在我用的是“type:：”标识符。

我添加了一个方法类，您可以使用它为复杂/自定义数据类型实现自定义冻结和解冻方法。

不能再向loads函数传递globals，必须在向其传递globals函数的同时创建lambdajson实例。 有关更多信息，请参见示例。

我已经重新设计了lambdajson，我不知道哪些部分还需要做一些工作，给我发邮件或者发布一个问题如果你找到了，我很乐意解决它。

示例

**从v0.2.19开始，您可以使用转储、加载而不是序列化、反序列化。**

典型用法：

#!/usr/bin/env python

>>> import lambdaJSON
>>> myComplexData = {True: (3-5j), (3+5j): b'json', (1, 2, 3): {b'lambda': [1, 2, 3, (3, 4, 5)]}}
>>> mySerializedData = lambdaJSON.serialize(myComplexData)
>>> myComplexData  == lambdaJSON.deserialize(mySerializedData)
True

>>>

要将args和kwargs传递给编码器/解码器，只需将它们传递给serialize/deserialize函数，例如json:

>>> mySerializedData = lambdaJSON.serialize(myComplexData, sort_keys = True)
>>> myComplexData  == lambdaJSON.deserialize(mySerializedData, object_hook = my_hook)

UJSON也可以这样做。您还可以序列化python函数：

>>> import lambdaJSON
>>> def f(): print('lambdaJSON Rocks!')

>>> mySerializedFunction = lambdaJSON.serialize(f)
>>> myNewFunction  = lambdaJSON.deserialize(mySerializedFunction)
>>> myNewFunction()
'lambdaJSON Rocks!'
>>>

您不能再传递globals来反序列化/转储方法，因此以下代码将不起作用：

>>> import lambdaJSON
>>> y = 10
>>> def f(x): return x*y

>>> mySerializedFunction = lambdaJSON.serialize(f)
>>> myNewFunction  = lambdaJSON.deserialize(mySerializedFunction, globs = (lambda: globals()))
>>> myNewFunction(5)
50
>>> y = 3
>>> myNewFunction(5)
15
>>>

相反，您可以这样做：

>>> from lambdaJSON import lambdaJSON
>>> lj = lambdaJSON(globs = (lambda: globals()))
>>> y = 10
>>> def f(x): return x*y

>>> mySerializedFunction = lj.dumps(f)
>>> myNewFunction  = lj.loads(mySerializedFunction)
>>> myNewFunction(5)
50
>>> y = 3
>>> myNewFunction(5)
15
>>>

*这在0.4.0版中不起作用* 如果没有globs传递给类实例，globs将只是内置模块。请注意，传递globals将传递lambdajsons本地globals，如果要包含调用反序列化函数的所有globals，只需使用globs=（lambda:globals（）），否则将实现自己的函数。你也可以做一些不错的黑客：

>>> z = 10
>>> def g():
        global z
        z += 1
        return {'z':z}

>>> def f(x,y): return x*y+z

>>> from lambdaJSON import lambdaJSON
>>> lj = lambdaJSON(globs = g)
>>> mySerializedFunction = lj.dumps(f)
>>> myNewFunction  = lj.loads(mySerializedFunction)
>>> myNewFunction(2,3)
17
>>> myNewFunction(2,3)
18
>>>

在0.4.0版本中，该函数是作为一个真正的python函数创建的，而不是lambda hack，因此您不能再做类似的事情。

您可以将内置异常序列化如下：

>>> a = lambdaJSON.serialize(OSError('FILE NOT FOUND'))
>>> b = lambdaJSON.deserialize(a)
>>> raise b
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#3>", line 1, in <module>
    raise b
OSError: FILE NOT FOUND
>>>

在0.2.15版本中引入，现在可以序列化基本类和类型。支持是基本的，但是我计划在下一个subversion中开发类序列化支持。若要反序列化类，还必须传递globals函数，如果不传递globals，则只会将内置函数传递给类函数。这是一个这样做的示例：

>>> class test(object):
        def __init__(self):
            self.var = 'lambdaJSON'

>>> serializedClass = lambdaJSON.serialize(test)
>>> newClass = lambdaJSON.deserialize(serializedClass)
>>> newClass().var
'lambdaJSON'
>>>

要检查版本，只需使用lambdajson.\uu version，或者如果您想知道正在使用哪个json库，请尝试lambdajson.\uu json.\u

实施自己的方法

实现自己的方法与lambdajson一起使用非常简单，您可以使用lambdajson.addmethod函数：

>>> from lambdaJSON import lambdaJSON
>>> lj = lambdaJSON()       #No globals passed, using globs = (lambda: globals())
>>> lj.addMethod(name, type, freezer, defreezer)

名称必须是str类型，并且是唯一的，不要使用诸如tuple、str、complex等内置类型的名称… 类型是要为其添加方法的类型。它必须是一种类型。 冷冻器和解冻器都是函数，冷冻器必须返回str，解冻器必须接收str并将其返回到初始对象。 两个函数都应该有obj关键字：

>>> def myFreezer(obj, lj): #lj is the lambdaJSON instance calling this function
        #do something and return a string.

>>> def myDefreezer(obj, lj):
        #get the string and defreeze it.

浏览源代码以获取更多信息。

json库

lambdajson首先尝试导入ujson，如果失败，它将导入simplejson，如果失败，json库将被导入。您可以检查哪个json库正在使用w与lambdajson.

当前支持的类型

此版本中涵盖了这些类型：

1. 功能
2. 字节和字节数组
3. 课程（基本支持）
4. 内置异常
5. 元组
6. 复杂
7. 范围
8. 设置并冻结设置
9. 记忆视图
10. dicts（带数字、元组、字符串、bool和字节键）
11. 其他支持json的类型

以前的变化

更好地支持类序列化。

项目信息

Github项目页：https://github.com/pooya-eghbali/lambdaJSON 请发邮件至：persian.writer[网址]gmail.com

如果有任何问题或您有功能要求，请与我联系。您还可以在github上发布问题。