C# 序列化(总)

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ModelSerializer(重点) 基表 测试脚本 多表关系建外键 正反查 级联 插拔式连表 序列化反序列化整合 增删查 封装response

一.前戏要做好 配置:settings.py #注册drf INSTALLED_APPS = [ # ... 'api.apps.ApiConfig', 'rest_framework', ] ? #配置数据库 DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': 'dg_proj', 'USER': 'root', 'PASSWORD': '123', } } """ 在任何(根或者

FlatBuffers vs Protocol Buffers

FlatBuffers去年发布,最近看了一下,与同是出自Google之手的Protocol Buffers非常类似.在官网上介绍,FlatBuffers(简称FB)主要针对game development和对性能有要求的应用.相对于Protocol Buffers(简称PB),FB不需要解析,只通过序列化后的二进制buffer即可完成数据访问. FB的主要特点有: 1)数据访问不需要解析 将数据序列化成二进制buffer,之后的数据访问直接读取这个buffer,所以读取的效率很高. 2)内存高效

Django 学习之Django Rest Framework(DRF)

一. WEB应用模式 在开发Web应用中,有两种应用模式 1. 前后端不分离 2. 前后端分离 二. API接口 为了在团队内部形成共识.防止个人习惯差异引起的混乱,我们需要找到一种大家都觉得很好的接口实现规范,而且这种规范能够让后端写的接口,用途一目了然,减少双方之间的合作成本. 目前市面上大部分公司开发人员使用的接口服务架构主要有:restful.rpc. 1. rpc rpc: 翻译成中文:远程过程调用[远程服务调用]. http://www.example.com/api post请求

.net中对象序列化技术浅谈

.net中对象序列化技术浅谈 2009-03-11 阅读2756评论2 序列化是将对象状态转换为可保持或传输的格式的过程.与序列化相对的是反序列化,它将流转换为对象.这两个过程结合起来,可以轻松地存储和传输数 据.例如,可以序列化一个对象,然后使用 HTTP 通过 Internet 在客户端和服务器之间传输该对象.反之,反序列化根据流重新构造对象.此外还可以将对象序列化后保存到本地,再次运行的时候可以从本地文件 中“恢复”对象到序列化之前的状态.在.net中有提供了几种序列化的方式:二进制序列化

Hadoop序列化与压缩

传统的的计算机系统通过I/O操作与外界交流,,Hadoop的I/O由传统的I/O系统发展而来,但是又有些不同,Hadoop需要处理P.T级别的数据,所以在org.apache.hadoop.io包中包含了一些面向海量数据处理的基本输入输出工具,本文会对其中的序列化和压缩进行研究. 1 序列化 对象的序列化用于将对象编码成一个字节流,以及从字节流中重新构建对象.将一个对象编码成一个字节流称为序列化对象(Serializing),相反的处理过程称为反序列化. 序列化有三种主要的用途: A.作为一种持

Protocol buffer序列化及其在微信蓝牙协议中的应用

Protocol buffer是Google出品的一种轻便高效的结构化数据存储格式,可对结构化数据进行序列化,并具有语言无关.平台无关等特点,在通信协议和数据存储等领域已经得到广泛的应用.目前其已经提供 C/C++.Java.Python 等语言的 API. 一.Protocol buffer和XML 在数据通信传输时,一般需要将结构化的数据序列化成流进行传送,接收方再反序列化为原始格式数据进行处理.在Web通信领域,XML应用算是最通用的了.在时间性能上,虽然XML的序列化开销还可以,但是反序

通信协议之序列化

原文转自:http://blog.chinaunix.net/uid-27105712-id-3266286.html 通信协议可以理解两个节点之间为了协同工作实现信息交换,协商一定的规则和约定,例如规定字节序,各个字段类型,使用什么压缩算法或加密算法等.常见的有tcp,udo,http,sip等常见协议.协议有流程规范和编码规范.流程如呼叫流程等信令流程,编码规范规定所有信令和数据如何打包/解包. 编码规范就是我们通常所说的编解码,序列化.不光是用在通信工作上,在存储工作上我们也经常用到.如我

rpc框架之 avro 学习 2 - 高效的序列化

同一类框架,后出现的总会吸收之前框架的优点,然后加以改进,avro在序列化方面相对thrift就是一个很好的例子.借用Apache Avro 与 Thrift 比较 一文中的几张图来说明一下,avro在序列化方面的改进: 1.无需强制生成目标语言代码 avro提供了二种使用方式,一种称之为Sepcific方式,这跟thrift基本一致,都是写定义IDL文件,然后用编译器(或插件)生成目标class,另一种方式是Generic,这种方式下,不用生成目标代码,而是采用动态加载定义文件的方式,将 Fi

为什么要使用序列化

在日常的程序开发中,用到了很多次的序列化的数据,可是一直不清楚为什么要将数据序列化,经过一段时间的学习与验证,有了一些个人看法,在这里做个总结,权当抛砖引玉了. 为什么要将数据序列化?个人认为,可以从两个方面来解释,一方面是为了方便数据存储,另一方面是为了方便数据的传递. 通常我们的数据会存放到数据库中,但是,数据库存储数据也是有限制的,我们也不能将所有数据都存放到数据库中吧.假如说程序中有这么一种数据,在整个程序运行过程中,这些数据能且只能使用一次,使用过后就会改变或者无效,并且,数据量比较大