Сериализатор в Python используется для преобразования сложных структур данных (объектов, списков, словарей) в формат, который легко сохранять, передавать по сети или обрабатывать другими системами. И наоборот, для восстановления исходной структуры данных из этого формата.
Основные задачи сериализации:
- Сохранение данных: Запись объектов в файлы или базы данных.
- Передача данных: Отправка данных между различными приложениями, сервисами или компонентами (например, через API).
- Кэширование: Сохранение состояния объектов для быстрого доступа.
Наиболее распространенные форматы сериализации в Python:
- JSON: Текстовый формат, широко используемый для веб-API и конфигурационных файлов. Легко читается человеком.
- Pickle: Двоичный формат, специфичный для Python. Может сериализовать практически любые объекты Python, но не безопасен для десериализации из недоверенных источников.
- XML: Другой текстовый формат, часто используемый в корпора
Сериализатор в Python используется для преобразования сложных структур данных (объектов, списков, словарей) в формат, который легко сохранять, передавать по сети или обрабатывать другими системами. И наоборот, для восстановления исходной структуры данных из этого формата.
Основные задачи сериализации:
- Сохранение данных: Запись объектов в файлы или базы данных.
- Передача данных: Отправка данных между различными приложениями, сервисами или компонентами (например, через API).
- Кэширование: Сохранение состояния объектов для быстрого доступа.
Наиболее распространенные форматы сериализации в Python:
- JSON: Текстовый формат, широко используемый для веб-API и конфигурационных файлов. Легко читается человеком.
- Pickle: Двоичный формат, специфичный для Python. Может сериализовать практически любые объекты Python, но не безопасен для десериализации из недоверенных источников.
- XML: Другой текстовый формат, часто используемый в корпора