序列化（Serialization）是将数据结构或对象转换为可以存储或传输格式的过程，而反序列化（Deserialization）则是将存储或传输的数据恢复成原始数据结构或对象的过程。在Python中，json和pickle模块提供了两种常用的序列化和反序列化机制，它们各自有不同的用途和特点。
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## json模块

适用于需要进行数据交换的场景，特别是在Web开发中常用于API数据交换（如RESTful API）。如果需要将数据保存为人类可读格式，或者需要与其他编程语言进行交互，json是更好的选择。 import json

data = {"name": "Alice", "age": 30, "city": "Beijing"}
json_data = json.dumps(data, indent=4)  # 将Python对象转换为JSON字符串
print(json_data)

# 将Python对象转换为JSON字符串并写入文件

with open("data.json", "w") as f:
json.dump(data, f, indent=4)

dic = json.loads(json_data)  # 将JSON字符串转换为Python对象
print(dic)

with open("data.json", "r") as f:
dic = json.load(f)
print(dic)

## pickle模块

pickle模块专门用于将Python对象转换为字节流（序列化）并将其保存到磁盘，或者将字节流转换回Python对象（反序列化）。与json模块不同，pickle能够处理Python中几乎所有对象，包括自定义类实例、函数等复杂对象。 import pickle

data = {"name": "Alice", "age": 30, "city": "Beijing"}

byte_data = pickle.dumps(data)  # 将Python对象转换为字节流
print(byte_data)

with open("data.pkl", "wb") as f:
pickle.dump(data, f)

dic = pickle.loads(byte_data)
print(dic)

with open("data.pkl", "rb") as f:
dic = pickle.load(f)
print(dic)

总之，json适合跨平台数据交换和保存，而pickle则在处理复杂对象时更为高效。在选择使用哪种模块时，应该根据具体需求而定。如果需要与其他编程语言进行交互，或者希望数据具有可读性，json是更好选择；如果只在Python环境中操作复杂对象，pickle更为合适。


Python实现序列化与反序列化

## Unfeed

是一款免费的RSS/Atom阅读器，旨在帮助用户将所有喜欢的内容整合到一个时间顺序的阅读流中。无论你是新闻爱好者、博客迷，还是社交媒体的忠实用户，Unfeed都能让你的信息获取变得更加高效和便捷。

特色：

- **统一阅读体验**：将不同来源的信息合并到一个时间线中，避免你在不同网站间切换的麻烦
- **简洁的界面**：Minimalistic的设计让你可以专注于内容，而不被复杂的界面分散注意力
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总之，Unfeed是一款非常实用的工具，能够帮助你高效地管理和获取信息。无论你是想要跟上新闻热点，还是希望随时掌握社交动态，Unfeed都能为你提供便利。快来试试这款免费的RSS阅读器，让你的信息获取更加轻松吧！

## 网站地址

网址：[https://unfeed.net](https://unfeed.net)


Unfeed 免费RSS/Atom阅读器

## Join Screenshots

是一个在线拼接电影字幕截图工具，能够非常方便地拼接电影字幕截图，将多张电影字幕截图拼接到一张图片上，完全免费使用。

该在线工具采用图像处理和字符识别技术，可以识别不同字体、文字颜色、文字框位置，确保字幕截图拼接效果自然流畅，并且提供多种参数调整，如内边距、分割线等，生成拼接好的电影字幕截图可以直接在线预览，也支持下载保存到本地。

## 网站地址

官网：[https://join-screenshots.zhanghai.me/](https://join-screenshots.zhanghai.me/)


Join Screenshots-在线拼接电影字幕截图工具

## 安装MongoDB

下载MongoDB镜像：`docker pull mongo`

创建并启动容器：`docker run --name=mongo -p 27017:27017 -v D:\MongoDB\data:/data/db`
`-d mongo`

Docker容器运行结束后，数据会丢失，这对MongoDB而言，是不可接受的，所以需要将容器中产生的数据保存到本地对应文件中。-v参数指定数据持久化路径。

## 基本操作

//  创建和切换数据库，数据库不存在则创建，否则切换到指定数据库 use test // 当前数据库 db // 查看所有数据库（数据库没有数据的不会显示出来） show dbs

### 插入数据

MongoDB中没有直接创建表的命令，表名在插入数据时指定。 // 向user表插入一条数据 db.user.insert({ "name": "zs", "age": 18 }) // 查询user表中数据 db.user.find() // 可以使用pretty对查询结果进行格式化 db.user.find().pretty()

// 删除集合中所有数据，包括索引，删除速度快
db.user.drop()

// 批量插入数据
db.user.insert([{
"name": "zs",
"age": 18
}, {
"name": "zs2",
"age": 19
}, {
"name": "zs3",
"age": 20,
"hobby": "code"
}])

//
db.user.find({
"age": 20,
"name": "zs3"
}, {
"_id": 0
})

db.collection.find(query, projection)

- query(可选)：该参数指定查询条件，是一个JSON对象，key一般为查询列名，value为查询匹配值
- projection(可选)：如果省略该参数，那么查询时返回文档中所有键值。该参数是一个JSON 对象，key为需要显示的列名，value为1显示或0不显示

### 更新数据

db.user.update({ "name": "zs4" }, { $set: { "age": 21 } })

## 进阶操作

### 范围操作符

- 等于 :
- 小于 lt，小于等于 lte
- 大于 gt，大于等于 gte
- 不等于 ne

db.user.find({ "age": { $gte: 19 } })

### AND操作符

find()方法可以传入多个key，每个key以逗号隔开。每个key之间是与的逻辑关系，即条件间默认关系就是AND。 db.user.find({ "age": { $gte: 19 }, "name": "zs3" })

### OR操作符

关键字$or表示或逻辑关系。 db.user.find({ $or: [ { "age": { $lte: 19 } }, { "name": "zs3" } ] })AND操作符和OR操作符可以混合使用。

### 排序

db.user.find().sort({ age:  - 1 })1为升序，-1为降序。

### 聚合

db.user.insert({ "name": "zs4", "age": 18 })

db.user.aggregate([
{
$group:
{
_id: {
age: '$age'
},
totalCount: {
$sum: 1
}
}
}
])


Docker安装MongoDB

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这里是 aboss.top 的自留地。写了十几年野路子代码，攒了些摸爬滚打的经验，做成系列课程慢慢讲；也留了一小块地方，记记代码之外的胡思乱想。