Estoy serializando el modelo de Grupo django incorporado y me gustaría agregar un campo al serializador que cuenta la cantidad de usuarios en el grupo. Actualmente estoy usando el siguiente serializador: class GroupSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model = Group fields = (‘id’, ‘name’, ‘user_set’) Esto devuelve el ID y el nombre del grupo y una matriz […]
Tengo un modelo de Django que es jerárquico usando django-mptt, que se parece a: class UOMCategory(MPTTModel, BaseModel): “”” This represents categories of different unit of measurements. “”” name = models.CharField(max_length=50, unique=True) description = models.CharField(max_length=50, unique=True) parent = TreeForeignKey(‘self’, null=True, blank=True, related_name=’%(app_label)s_%(class)s_sub_uom_categories’) El problema ahora es que creé una API REST utilizando el Marco REST de […]
Estoy escribiendo una aplicación de Pylons, y estoy tratando de crear un sistema de copia de seguridad simple donde cada tabla se serializa y se agrupa en un solo archivo para que un administrador la descargue, y la use para restaurar la aplicación en caso de que suceda algo malo. Puedo serializar bien los datos […]
Estoy escribiendo un organizador de recetas como un proyecto de muestra para una clase. No tengo mucha experiencia con DRF aparte de usar alguna funcionalidad muy básica. Aquí está el objective: Crear una nueva receta con ingredientes asociados. Cree los objetos Ingredientes al mismo tiempo que crea el objeto Receta. modelos.py: class Ingredient(models.Model): name = […]
¿Cómo puede ignorar el miembro Trivial._ignore al serializar este objeto? import yaml class Trivial(yaml.YAMLObject): yaml_tag = u’!Trivial’ def __init__(self): self.a = 1 self.b = 2 self._ignore = 3 t = Trivial() print(yaml.dump(t)) huellas dactilares !Trivial _ignore: 3 a: 1 b: 2
Estoy ejecutando código que crea objetos grandes, que contienen varias clases definidas por el usuario, que luego debo serializar para su uso posterior. Por lo que puedo decir, solo el decapado es lo suficientemente versátil para mis necesidades. He estado usando cPickle para almacenarlos, pero los objetos que genera tienen un tamaño de aproximadamente 40G, […]
Tengo un código que se basa en gran medida en yaml para la serialización en varios idiomas y, mientras trabajaba en acelerar algunas cosas, noté que yaml era increíblemente lento en comparación con otros métodos de serialización (por ejemplo, pickle, json). Entonces, lo que realmente me sorprende es que json es mucho más rápido que […]
Soy nuevo en Python y quiero implementar una serialización rápida de objetos. Estaba tratando de usar json, pero era demasiado lento, también estaba tratando de usar el módulo marshall, pero el tamaño de los objetos serializados por marshall 6-7 veces más que pickle, así que decidí usar pickle en mi proyecto. Leí sobre el módulo […]
¿Alguien puede explicar esto? pickle.loads(b’\x80\x03X\x01\x00\x00\x00.q\x00h\x00\x86q\x01.’) == pickle.loads(b’\x80\x03X\x01\x00\x00\x00.q\x00X\x01\x00\x00\x00.q\x01\x86q\x02.’) >>>True pickle.loads(b’\x80\x03X\x01\x00\x00\x00.q\x00h\x00\x86q\x01.’) >>>(‘.’, ‘.’) pickle.loads(b’\x80\x03X\x01\x00\x00\x00.q\x00X\x01\x00\x00\x00.q\x01\x86q\x02.’) >>>(‘.’, ‘.’) Parece que hay una versión larga y corta en escabeche de tuplas con el mismo elemento repetidamente. Otros ejemplos: pickle.loads(b’\x80\x03X\x01\x00\x00\x00#q\x00X\x01\x00\x00\x00#q\x01\x86q\x02.’) >>>(‘#’, ‘#’) pickle.loads(b’\x80\x03X\x01\x00\x00\x00#q\x00h\x00\x86q\x01.’) >>>(‘#’, ‘#’) pickle.loads(b’\x80\x03X\x01\x00\x00\x00$q\x00X\x01\x00\x00\x00$q\x01\x86q\x02.’) >>>(‘$’, ‘$’) pickle.loads(b’\x80\x03X\x01\x00\x00\x00$q\x00h\x00\x86q\x01.’) >>>(‘$’, ‘$’) Estoy tratando de indexar los elementos por su pickle pero […]
Tengo un dict python cuyas claves y valores son cadenas, enteros y otros tacos y tuplas ( json no los admite ). Quiero guardarlo en un archivo de texto y luego leerlo desde el archivo. Básicamente, quiero una contraparte de read para la print incorporada (como en Lisp). Restricciones: El archivo debe ser legible para […]