Что делать если нужно сериализовать данные, которые не поддерживаются стандартным модулем json?
Если нужно сериализовать объекты, которые по умолчанию не поддерживаются модулем json, то есть несколько вариантов:
— Реализовать методы __getattr__ и __setattr__ в классе объекта, чтобы преобразовать его в словарь, который уже можно сериализовать в JSON.
— Использовать декоратор dataclass из модуля dataclasses для автоматической генерации методов сериализации.
— Создать собственный класс-наследник json.JSONEncoder и переопределить метод default(), чтобы указать как сериализовать нестандартные объекты.
— Использовать библиотеку marshmallow для создания схем сериализации/десериализации сложных объектов в JSON.
— Преобразовать объекты в dict или list вручную перед сериализацией с помощью методов объекта или отражения (reflection).
— Использовать другой формат сериализации, например YAML или MessagePack, который может поддерживать произвольные типы.
Библиотека собеса по Python
— Реализовать методы __getattr__ и __setattr__ в классе объекта, чтобы преобразовать его в словарь, который уже можно сериализовать в JSON.
— Использовать декоратор dataclass из модуля dataclasses для автоматической генерации методов сериализации.
— Создать собственный класс-наследник json.JSONEncoder и переопределить метод default(), чтобы указать как сериализовать нестандартные объекты.
— Использовать библиотеку marshmallow для создания схем сериализации/десериализации сложных объектов в JSON.
— Преобразовать объекты в dict или list вручную перед сериализацией с помощью методов объекта или отражения (reflection).
— Использовать другой формат сериализации, например YAML или MessagePack, который может поддерживать произвольные типы.
Библиотека собеса по Python
👍2
На каком языке программирования написан Django?
👾 — PHP
👍 — Python
🥰 — Java
⚡️ — C++
Библиотека собеса по Python
👾 — PHP
👍 — Python
🥰 — Java
Библиотека собеса по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍42⚡4💯2🎉1👾1
😤 Устал листать туториалы, которые не складываются в картину
У тебя в голове уже есть логрегрессии, деревья, метрики и какая-то PCA, но системного понимания всё нет?
Пора с этим разобраться!
Наш курс по классическому ML:
— научит выбирать адекватные модели под задачу
— разложит метрики, переобучение и bias по полочкам
— покажет, что скрывается за fit/predict, и что с этим делать
🔔 До 27 июля по промокодуEarlybird — минус 10.000₽
P.S. Первые 10 участников получат эксклюзивный лонгрид, чтобы начать изучать тему ещё до старта курса.
👉 Поменяй свою жизнь: старт карьеры в AI — успей до закрытия набора!
У тебя в голове уже есть логрегрессии, деревья, метрики и какая-то PCA, но системного понимания всё нет?
Пора с этим разобраться!
Наш курс по классическому ML:
— научит выбирать адекватные модели под задачу
— разложит метрики, переобучение и bias по полочкам
— покажет, что скрывается за fit/predict, и что с этим делать
🔔 До 27 июля по промокоду
P.S. Первые 10 участников получат эксклюзивный лонгрид, чтобы начать изучать тему ещё до старта курса.
👉 Поменяй свою жизнь: старт карьеры в AI — успей до закрытия набора!
Что такое pickling и unpickling?
Модуль pickle принимает любой объект Python, преобразует его в строковое представление и сохраняет в файл с помощью функции dump, такой процесс называется pickling.
Процесс извлечения исходных объектов Python из сохраненного строкового представления называется unpickling.
Библиотека собеса по Python
Процесс извлечения исходных объектов Python из сохраненного строкового представления называется unpickling.
Библиотека собеса по Python
👍1
🤔 «Начни сразу с нейросетей — зачем тебе логрегрессия?»
Это один из худших советов для начинающего ML-разработчика. Зрелость — это понимать, где простого достаточно, а не тянуть трансформеры на любую задачу из-за хайпа.
Классика ML — это не допотопная теория, а база (bias/variance, деревья, метрики), без которой не понять Deep Learning.
⚡️ Хотите освоить этот фундамент на реальных задачах? Приходите на наш курс по классическому ML. Только хардкор, только продовые задачи!
📆 Старт — 12 августа.
Для первых 10 участников бонус — специальный лонгрид по теме курса, чтобы вы могли начать разбираться уже сейчас.
🎁 Последний день промокодаEarlybird на скидку 10.000₽.
👉 Не упустите шанс!
Это один из худших советов для начинающего ML-разработчика. Зрелость — это понимать, где простого достаточно, а не тянуть трансформеры на любую задачу из-за хайпа.
Классика ML — это не допотопная теория, а база (bias/variance, деревья, метрики), без которой не понять Deep Learning.
⚡️ Хотите освоить этот фундамент на реальных задачах? Приходите на наш курс по классическому ML. Только хардкор, только продовые задачи!
📆 Старт — 12 августа.
Для первых 10 участников бонус — специальный лонгрид по теме курса, чтобы вы могли начать разбираться уже сейчас.
🎁 Последний день промокода
👉 Не упустите шанс!
👍1
Зачем нужен select_related и чем он отличается от prefetch_related в Django?
select_related делает SQL JOIN и грузит связанные объекты сразу.
prefetch_related делает отдельный запрос и связывает их в Python.
Первый — для ForeignKey/OneToOne, второй — для ManyToMany/Reverse FK.
Библиотека собеса по Python
prefetch_related делает отдельный запрос и связывает их в Python.
Первый — для ForeignKey/OneToOne, второй — для ManyToMany/Reverse FK.
Библиотека собеса по Python
👍1😁1