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dataclasses-json

Python数据类与JSON转换的简化工具

dataclassesJSONPython数据序列化数据类Github开源项目

dataclasses-json是一个为Python数据类提供JSON编码和解码功能的库。它支持嵌套数据类、多种Python集合类型和datetime对象,允许自定义字段名称和大小写。该库提供了处理缺失字段、未知字段和递归数据类的解决方案,简化了数据类与JSON之间的转换。这个工具对经常需要在Python数据类和JSON之间进行转换的开发者特别有用。

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介绍相关项目
python-rapidjson - Python RapidJSON封装 高性能JSON处理库
GithubJSON解析python-rapidjson反序列化序列化开源项目性能优化
python-rapidjson是RapidJSON的Python封装,提供高性能JSON序列化和反序列化功能。支持处理bytes、str和文件对象,具备JSON Schema验证能力。与标准库json模块兼容,但性能更优。可通过pip、conda安装或从GitHub获取源码。适用于需要处理大量JSON数据的Python项目。该项目适合需要高效处理JSON数据的Python开发者使用。
SimpleParsing - 简化命令行参数解析的Python库
ArgumentParserGithubPythondataclass命令行参数解析开源项目简化开发
SimpleParsing是一个基于dataclasses的Python命令行参数解析库。它支持参数继承、嵌套结构、自动生成帮助文档和JSON/YAML序列化。该库提供模块化和可重用的参数组，增强了代码的可读性和可维护性。SimpleParsing为开发者提供了一种简洁、类型安全的方式来处理命令行参数，有助于提高开发效率。
jc - 命令行输出转JSON工具 简化数据处理
GithubJSON转换Python库jc命令行工具开源项目数据解析
jc是一款实用的命令行工具和Python库，能将多种CLI工具、文件类型和字符串输出转换为JSON格式。该工具支持解析大量常用命令和文件类型，并提供多种自定义选项。jc可通过pip或各操作系统的包管理器安装，为开发人员和系统管理员提供了便捷的命令行输出数据处理方式。
json_repair - 专门用于修复无效的JSON字符串的轻量级的Python库
GithubJSON修复Pythonjson_repair包开源项目编程
json_repair是一个轻量级的Python库，专门用于修复无效的JSON字符串。它可以替代`json.loads()`，并处理文件中的JSON数据，同时提供性能优化选项以提高解析速度。此库没有任何外部依赖，确保与不同技术栈的兼容性。详细文档和示例帮助开发者轻松集成到项目中，提供可靠的JSON修复解决方案。
datamodel-code-generator - 多格式支持的Python数据模型代码生成工具
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datamodel-code-generator是一款Python数据模型代码生成工具，支持从OpenAPI、JSON Schema、GraphQL等格式生成Pydantic、dataclasses等模型。它可以读取本地文件、URL或多种数据格式作为输入，并提供自定义输出选项。该工具安装简便，使用灵活，在多个开源项目中得到应用，有效简化了数据模型开发流程。
marshmallow - Python数据类型转换与验证工具
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marshmallow是一个Python库，用于复杂数据类型的转换和验证。它支持对象序列化、反序列化和数据验证，可与多种ORM/ODM和框架集成。开发者能通过简洁的API处理复杂数据结构，将应用对象转换为Python原生类型，支持JSON等格式输出。适用于API开发和数据处理，提高数据处理效率。
super-json-mode - 以并行方式高效生成JSON结构化输出的Python框架
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Super JSON Mode 是一个通过将目标结构分解为原子组件来并行生成JSON输出的Python框架。相比传统的JSON生成方法，该框架提高了生成速度达10倍，同时减少了解析问题。它支持包括OpenAI和Hugging Face Transformers在内的主流LLM, 以及开源LLM如vLLM。安装只需运行pip命令，详细的使用说明和示例代码请参见项目文档。
go-json - Go语言高性能JSON编解码库 兼容标准库
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go-json是一个高性能JSON编解码库，完全兼容Go标准库encoding/json。它采用多项优化技术提升性能,如缓冲区重用、反射消除和指令序列编码。该库还支持自定义选项、彩色输出和动态过滤结构体字段。go-json为Go开发者提供了处理JSON数据的高效替代方案。
pydantic - 高效的Python数据验证和序列化库
BaseModelGithubPydanticPython类型提示开源项目快速开发数据验证
Pydantic是一个基于Python类型提示的数据验证库。它以快速、可扩展的特性著称，支持Python 3.8+版本，并与各种开发工具兼容。Pydantic能够简化数据结构定义和自动验证过程，广泛应用于API开发、配置管理和数据序列化等领域。该库通过纯Python语法实现，为开发者提供了直观且高效的数据处理解决方案。
json - 高性能JSON处理库 适用于现代C++
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JSON for Modern C++是专为现代C++设计的JSON处理库。它提供直观语法、简单集成和严格测试,支持JSON作为一等公民数据类型。该库实现序列化/反序列化、STL风格访问和任意类型转换,还支持JSON指针、补丁和二进制格式。这是一个全面高效的JSON解决方案,适用于C++开发者。
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