Dumps json python: 18.2. json — JSON encoder and decoder — Python 2.7.18 documentation
Разбор данных JSON в Python
JSON – это читаемый человеком текстовый формат данных. Он не зависит от языка и используется для обмена данными между приложениями.В этой статье мы объясним, как анализировать данные JSON в Python.
Python JSON
Модуль json позволяет кодировать и декодировать данные JSON является частью стандартной библиотеки Python.
JSON – это строка, представляющая данные. Кодирование или сериализация означает преобразование объекта Python в строку JSON, которую можно сохранить в файле или передать по сети. Декодирование или десериализация – обратный процесс кодирования, когда строка JSON преобразуется в объект Python.
Ниже приведена таблица, показывающая объекты Python и их эквивалентное представление JSON:
| Python | JSON |
|---|---|
| dict | object |
| list, tuple | array |
| str | string |
| int, float | number |
| True | true |
| False | false |
| None | null |
Для работы с JSON просто импортируйте модуль вверху файла:
Кодировка JSON в Python
Модуль json имеет два метода для кодирования объектов Python в JSON отформатированных строк: dump() и dumps().
Метод dump() отправляет вывод в файл-подобный объект. Он принимает два позиционных аргумента: объект, который должен быть закодирован, и объект в виде файла. Вот пример:
data = {
"country": "Russia",
"vehicle": {
"name": "Volkswagen",
"model": "T-Roc"
}
}
with open("file.json", "w") as file:
json.dump(data, file)
Если вы запустите скрипт, он создаст файл с именем file.json:
file.json
{"country": "Russia", "vehicle": {"name": "Volkswagen", "model": "T-Roc"}}
Метод dumps() работает так же, как и dump(), но вместо того, чтобы послать вывод в файл-подобный объект, он возвращает строку:
data = {
"country": "Russia",
"vehicle": {
"name": "Volkswagen",
"model": "T-Roc"
}
}
json.dumps(data)
'{"country": "Russia", "vehicle": {"name": "Volkswagen", "model": "T-Roc"}}'
Оба метода принимают одинаковые ключевые аргументы. Например, если вы анализируете или отлаживаете данные JSON, вы можете указать уровень отступа:
data = {
"country": "Russia",
"vehicle": {
"name": "Volkswagen",
"model": "T-Roc"
}
}
print(json.dumps(data, indent=2))
{
"country": "Russia",
"vehicle": {
"name": "Volkswagen",
"model": "T-Roc"
}
}
Расшифровка JSON в Python
Для того, чтобы преобразовать JSON закодированные данные в объекты Python, использовать методы load() и loads().
Метод load() считывает структуру JSON из файла типа объекта и преобразует его в объект Python.
Допустим, у нас есть следующий файл JSON:
file.json
[
{
"userId": 1,
"id": 1,
"title": "Meet with Lisa",
"completed": true
},
{
"userId": 1,
"id": 2,
"title": "Design a prototype",
"completed": false
}
]
Чтобы преобразовать данные JSON в представление Python, вы должны использовать что-то вроде этого:
import json
with open('file.json') as f:
data = json.load(f)
type(data)
JSON преобразуется в список Python, который вы можете использовать в своем коде:
<class 'list'>
Метод loads() преобразует строку, содержащую документ JSON на объект Python:
import json
json_str= '{"userId": "1", "id": "1", "title": "Meet with Lisa", "completed": "True"}'
print(json.loads(json_str))
Строка преобразуется в словарь Python:
{'userId': '1', 'id': '1', 'title': 'Meet with Lisa', 'completed': 'True'}
Вот более сложный пример, который показывает, как сделать запрос API и декодировать данные JSON:
import json
import requests
response = requests.get("https://jsonplaceholder.typicode.com/users")
users = json.loads(response.text)
print(users)
Вывод
Мы рассказали вам, как кодировать и декодировать данные JSON в Python.
Если у вас есть какие-либо вопросы или отзывы, не стесняйтесь оставлять комментарии.
Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.
Парсинг JSON в Python 3 — Примеры использования библиотеки json и записи в файл
Модуль json из стандартной библиотеки языка программирования Python является достаточно эффективным средством для взаимодействия с форматом JavaScript Object Notation. Функции данного модуля позволяют легко кодировать и декодировать информацию, работая с разными JSON-объектами. Это значительно повышает удобство создания веб-приложений в Python.
Что такое JSON?
JSON (JavaScript Object Notation) является чрезвычайно распространенным форматом данных, которые представлены в текстовом виде. Как можно догадаться из названия, JSON изначально основывается на популярном языке программирования JavaScript, но несмотря на это отлично работает на разных платформах, благодаря своей универсальности и простоте. Данный формат предоставляет программисту возможность осуществлять сериализацию структур информации для последующей передачи между приложениями. Примером тому вполне может быть обмен текстовыми сведениями о клиентах в интернет-магазине между браузером и сервером.
Информация в формате JSON может быть представлена в двух видах:
- Последовательность пар с ключами и соответствующими им значениями;
- Просто упорядоченный набор значений.
Как правило, любой высокоуровневый язык программирования поддерживает эти структуры данных. Значения, которые передаются в JSON, могут являться объектами, строками, числами, одномерными массивами, а также литералами (true, false, null). Python поддерживает работу с форматом JSON, благодаря модулю json и методам по кодированию и декодированию данных. Это позволяет легко получать и отправлять информацию в комфортном для чтения виде.
Сохранение данных в JSON
Чтобы записать информацию в формате JSON с помощью средств языка Python, нужно прежде всего подключить модуль json, воспользовавшись командой import json в начале файла с кодом программы. Метод dumps отвечает за автоматическую упаковку данных в JSON, принимая при этом переменную, которая содержит всю необходимую информацию. В следующем примере демонстрируется кодирование словаря под названием dictData. В нем имеются некие сведения о пользователе интернет-портала, такие как идентификационный код, логин, пароль, полное имя, номер телефона, адрес электронной почты и данные об активности. Эти значения представлены в виде обычных строк, а также целых чисел и булевых литералов True/False.
import json
dictData = { "ID" : 210450,
"login" : "admin",
"name" : "John Smith",
"password" : "root",
"phone" : 5550505,
"email" : "[email protected]",
"online" : True }
jsonData = json.dumps(dictData)
print(jsonData)
{"ID": 210450, "login": "admin", "name": "John Smith", "password": "root", "phone": 5550505, "email": "[email protected]", "online": true}Результат выполнения метода dumps передается в переменную под названием jsonData. Таким образом, словарь dictData был преобразован в JSON-формат всего одной строчкой. Как можно увидеть, благодаря функции print, все сведения были закодированы в своем изначальном виде. Стоит заметить, что данные из поля online были преобразованы из литерала True в true.
С помощью Python сделаем запись json в файл. Для этого дополним код предыдущего примера следующим образом:
with open("data.json", "w") as file:
file.write(jsonData)Подробнее про запись данных в текстовые файлы описано в отдельной статье на нашем сайте.
Разбор JSON данных
Обратную операцию по быстрому раскодированию JSON-формата при помощи средств языка Python выполняет встроенный метод loads. С его помощью можно легко преобразовать JSON в объект, с которым можно свободно взаимодействовать в программе. Приведенный немного ниже пример демонстрирует создание аналогичного JSON-объекта, где имеется информация о пользователе. Передавая переменную jsonData в качестве параметра методу loads, на выходе можно получить словарь dictData. И уже из него мы можем получить все необходимые данные. Как видно из примера, print выводит отдельные поля dictData, такие, как полное имя, номер телефона, адрес электронной почты и информацию об активности.
import json
jsonData = """ {
"ID" : 210450,
"login" : "admin",
"name" : "John Smith",
"password" : "root",
"phone" : 5550505,
"email" : "[email protected]",
"online" : true
} """
dictData = json.loads(jsonData)
print(dictData["name"])
print(dictData["phone"])
print(dictData["email"])
print(dictData["online"])
John Smith
5550505
[email protected]
TrueКак и в примере с кодировкой данных в JSON, литерал true был автоматически преобразован к True для того, чтобы с ним можно было работать при помощи средств языка Python. Следует заметить, что функции dumps и loads способны взаимодействовать и с более сложными видами объектов, включая вложенные разновидности словарей с множеством строковых значений.
Таким образом осуществляется кодирование и декодирование данных в формате JSON за счет встроенных средств языка программирования Python. Как можно было заметить, эти операции выполняются довольно просто, благодаря удобным методам dumps и loads из модуля json.
Web-разработка • Python и Flask
JSON (JavaScript Object Notation) — текстовый формат обмена данными, удобный для чтения и написания как человеком, так и компьютером. Он основан на подмножестве языка программирования JavaScript.
JSON основан на двух структурах данных:
- Коллекция пар ключ-значение (объект)
- Упорядоченный список значений (массив)
Это универсальные структуры данных. Почти все современные языки программирования поддерживают их в какой-либо форме. В нотации JSON это выглядит так:
Объект — неупорядоченный набор пар ключ-значение. Объект начинается с { и заканчивается }. Ключ и значение разделяются двоеточием, сами пары ключ-значение разделяются запятой.
{"email" : "[email protected]", "name" : "Иванов Иван Иванович"}
Массив — упорядоченная коллекция значений. Массив начинается с [ и заканчивается ]. Значения разделены запятой.
["[email protected]", "[email protected]", "[email protected]"]
Значение может быть строкой в двойных кавычках, числом, true, false, null, объектом или массивом. Эти структуры могут быть вложенными.
Строка — коллекция нуля или больше символов Unicode, заключенная в двойные кавычки, используя \ (обратную косую черту) в качестве символа экранирования. Для представления числа используется только десятичная система счисления.
{
"id": 765,
"email": "[email protected]",
"name": "Иванов Иван Иванович",
"age": 45,
"admin": false,
"friends": [123,456,789]
}
Модуль json позволяет легко записывать и читать данные в формате JSON.
Для чтения данных в JSON-формате есть два метода:
json.load()— метод считывает файл в формате JSON и возвращает объект Pythonjson.loads()— метод считывает строку в формате JSON и возвращает объект Python
Для записи информации в формате JSON также два метода:
json.dump()— метод записывает объект Python в файл в формате JSONjson.dumps()— метод преобразует объект Python в строку в формате JSON
| Таблица конвертации данных Python в JSON | Таблица конвертации JSON в данные Python | ||
|---|---|---|---|
| Python | JSON | JSON | Python |
| dict | object | object | dict |
| list, tuple | array | array | list |
| str | string | string | str |
| int, float | number(int, real) | number(int, real) | int, float |
| True, False | true, false | true, false | True, False |
| None | null | null | None |
Примеры
Преобразуем json-строку в словарь:
import json
string = '{"id":765, "email":"[email protected]", "surname":"Иванов", "age":45, "admin":false, "friends":[123,456,789]}'
data = json.loads(string)
print(data["email"])
print(data["surname"])
print(data["admin"])
print(data["friends"])[email protected] Иванов False [123, 456, 789]
Читаем json-данные из файла и преобразуем в словарь:
import json
# читаем json-данные из файла и преобразуем в словарь
with open('data.json', encoding = 'UTF-8') as file:
data = json.load(file)
print(data["email"])
print(data["surname"])
print(data["admin"])
print(data["friends"])[email protected] Иванов False [123, 456, 789]
Преобразуем словарь в json-строку:
import json
data = {"id":765, "email":"[email protected]", "surname":"Иванов", "age":45, "admin":False, "friends":[123,456,789]}
# преобразуем словарь в json-строку
string = json.dumps(data)
print(string)
# преобразуем словарь в json-строку
string = json.dumps(data, ensure_ascii = False)
print(string){"id": 765, "email": "[email protected]", "surname": "\u0418\u0432…", "age": 45, "admin": false, "friends": [123, 456, 789]}
{"id": 765, "email": "[email protected]", "surname": "Иванов", "age": 45, "admin": false, "friends": [123, 456, 789]}Преобразуем словарь в json и записываем в файл:
import json
data = {"id":765, "email":"[email protected]", "surname":"Иванов", "age":45, "admin":False, "friends":[123,456,789]}
# преобразуем словарь в json и записываем в файл
with open('data.json', 'w', encoding = 'UTF-8') as file:
json.dump(data, file)
# преобразуем словарь в json и записываем в файл
with open('data.json', 'w', encoding = 'UTF-8') as file:
json.dump(data, file, ensure_ascii = False)
Поиск:
JSON • Python • Web-разработка
Работа с JSON в Python
Вы здесь:
Главная — Python — Основы Python — Работа с JSON в Python
JSON — это простой и удобный формат обмена данными. И в Python конечно, есть встренные средства для работы с этим популярным форматом.
Модуль посредством которого идет работа с JSON в Python называется просто — json.
Импортируем модуль:
import json
Парсинг JSON файла — конвертирование из JSON в Python
Для того, чтобы преобразовать json-строку необходимо использовать метод json.loads().
Результатом вызова данной функции будет словарь Python. Давайте посмотрим на пример:
import json
# некоторый json
jsonStr = '{ "href": "myrusakov.ru", "age": 15, "city": Slovenia }'
# разборираем строку
site = json.loads(jsonStr)
# работатем с результатом
print(site["href"])
print(site["age"])
print(site["city"])
Конвертирование из Python в JSON
Представим, что у нас есть объект Python и нам необходимо преобразовать его в JSON. Для этого в модуле json есть функция
json.dumps()
Далее пример:
import json
# словарь Python
order = {
"no": 00000012,
"product": "Coffee Capucino",
"price": 1200.45
}
# преобразование в JSON
orderJson = json.dumps(order)
# печатаем строку
print(orderJson)
При преобразовании данных из Python в JSON необходимо знать какие эквиваленты есть
в JSON для типов данных Python.
Python JSON Эквивалент
dict Object словарь -> объект
list Array список -> массив
tuple Array кортеж -> массив
str String строка -> строка
int Number целое -> числое
float Number десятичное -> число
True true логическое -> логическое
False false
None null
Вот так просто в Python реализовано преобразование данных в JSON. А JSON строку далее
уже можно сохрнять или отправлять по сети.
-
Создано 12.12.2019 13:59:19 -
Михаил Русаков
Предыдущая статья Следующая статья
Копирование материалов разрешается только с указанием автора (Михаил Русаков) и индексируемой прямой ссылкой на сайт (http://myrusakov.ru)!
Добавляйтесь ко мне в друзья ВКонтакте: http://vk.com/myrusakov.
Если Вы хотите дать оценку мне и моей работе, то напишите её в моей группе: http://vk.com/rusakovmy.
Если Вы не хотите пропустить новые материалы на сайте,
то Вы можете подписаться на обновления: Подписаться на обновления
Если у Вас остались какие-либо вопросы, либо у Вас есть желание высказаться по поводу этой статьи, то Вы можете оставить свой комментарий внизу страницы.
Порекомендуйте эту статью друзьям:
Если Вам понравился сайт, то разместите ссылку на него (у себя на сайте, на форуме, в контакте):
-
Кнопка:
<a href=»https://myrusakov.ru» target=»_blank»><img src=»https://myrusakov.ru/images/button.gif» alt=»Как создать свой сайт» /></a>Она выглядит вот так:
-
Текстовая ссылка:
<a href=»https://myrusakov.ru» target=»_blank»>Как создать свой сайт</a>Она выглядит вот так: Как создать свой сайт
- BB-код ссылки для форумов (например, можете поставить её в подписи):
[URL=»https://myrusakov.ru»]Как создать свой сайт[/URL]
Python JSON
JSON — это синтаксис для хранения и обмена данными.
JSON — это текст, написанный с использованием объектной нотации JavaScript.
JSON в Python
Python имеет встроенный пакет json , который можно использовать для работы с данными JSON.
Пример
Импортировать модуль json:
импортировать json
Разбор JSON — преобразование из JSON в Python
Если у вас есть строка JSON, вы можете проанализировать ее, используя
json.load () метод.
Пример
Преобразование из JSON в Python:
import json
# some JSON:
x = ‘{«name»: «John», «age»: 30, «city»: «Новое
York «} ‘
# parse x:
y = json.loads (x)
# результат —
Словарь Python:
print (y [«age»])
Попробуй сам »
Преобразование из Python в JSON
Если у вас есть объект Python, вы можете преобразовать его в строку JSON с помощью
используя json.dumps () метод.
Пример
Преобразование из Python в JSON:
import json
# объект Python (dict):
x = {
«name»:
«Джон»,
«возраст»: 30,
«город»: «Нью-Йорк»
}
#
преобразовать в JSON:
y = json.dumps (x)
# результат — строка JSON:
печать (у)
Попробуй сам »
Вы можете преобразовывать объекты Python следующих типов в строки JSON:
- дикт
- список
- кортеж
- строка
- внутренний
- поплавок
- Истинно
- Ложь
- Нет
Пример
Преобразуйте объекты Python в строки JSON и распечатайте значения:
импорт json
print (json.dumps ({«name»: «John», «age»: 30}))
print (json.dumps ([«apple»,
«бананы»]))
print (json.dumps ((«яблоко», «бананы»)))
print (json.dumps («привет»))
print (json.dumps (42))
print (json.dumps (31.76))
print (json.dumps (True))
print (json.dumps (False) )
печать (json.dumps (Нет))
Попробуй сам »
При преобразовании из Python в JSON объекты Python преобразуются в эквивалент JSON (JavaScript):
| Питон | JSON |
|---|---|
| дикт | Объект |
| список | Массив |
| кортеж | Массив |
| ул | Строка |
| внутренний | Число |
| поплавок | Число |
| Истинно | правда |
| Ложь | ложный |
| Нет | null |
Пример
Преобразование объекта Python, содержащего все допустимые типы данных:
import json
x = {
«name»:
«Джон»,
«возраст»: 30,
«женат»: Верно,
«разведены»: Неверно,
«детей»: («Энн», «Билли»),
«домашних животных»:
Нет,
«автомобили»: [
{«модель»: «BMW 230», «миль на галлон»:
27.5},
{«модель»: «Ford Edge», «миль на галлон»: 24,1}
]
}
печать (json.dumps (x))
Попробуй сам »
Форматирование результата
В приведенном выше примере печатается строка JSON, но ее не очень легко читать, без отступов и разрывов строк.
Метод json.dumps () имеет параметры для
облегчить чтение результата:
Пример
Используйте параметр indent для определения чисел.
отступов:
json.дампы (x, отступ = 4)
Попробуй сам »
Вы также можете определить разделители, значение по умолчанию («,», «:»), которые
означает использование запятой и пробела для разделения каждого объекта, а также двоеточия и пробела
для отделения ключей от значений:
Пример
Используйте разделители параметр , чтобы изменить
разделитель по умолчанию:
json.dumps (x, indent = 4, separators = («.», «=»))
Попробуй сам »
Заказать результат
Файл json.dumps () метод имеет параметры для
заказать ключи в результате:
Пример
Используйте параметр sort_keys , чтобы указать,
результат надо отсортировать или нет:
json.dumps (x, indent = 4, sort_keys = True)
Попробуй сам »
.
Кодировать (дамп), декодировать (загружать) json Data & File (пример)
- Home
Testing
- Back
- Agile Testing
- BugZilla
- Cucumber
- Testing Database Testing
- Jmeter
- JIRA
- Назад
- JUnit
- LoadRunner
- Ручное тестирование
- Мобильное тестирование
- Mantis
- Почтальон
- QTP4000
- 00030003 QTP
- 000 9000
- QTP
- SAP Testing
- Selenium
- SoapUI
- Управление тестированием
- TestLink
SAP
- Назад
9000 3 ABAP
- APO
- Начинающий
- Базис
- BODS
- BI
- BPC
- CO
- Назад
- CRM
- Crystal Reports
- Crystal Reports
- FICO3
- Заработная плата
- Назад
- PI / PO
- PP
- SD
- SAPUI5
- Безопасность
- Менеджер решений
- Successfactors
- SAP Back Tutorials
- 9007
- Apache
- AngularJS
- ASP.Net
- C
- C #
- C ++
- CodeIgniter
- СУБД
- JavaScript
- Назад
- Java
- JSP
- Kotlin
- Linux
- Linux
- Kotlin
- Linux
js
- Perl
- Назад
- PHP
- PL / SQL
- PostgreSQL
- Python
- ReactJS
- Ruby & Rails
- Scala
- SQL
- SQL
000
000
0003 SQL
000
0003 SQL
000
Обязательно учите!
- Назад
- Бухгалтерский учет
- Алгоритмы
- Android
- Блокчейн
- Business Analyst
- Создание веб-сайта
- CCNA
- Облачные вычисления
- 00030003 COBOL
- 9000 Compiler
- 00030002 9000 Compiler
- Ethical Hacking
- Учебные пособия по Excel
- Программирование на Go
- IoT
- ITIL
- Jenkins
- MIS
- Сети
- Операционная система
- 00030003
- Назад
Управление проектами Обзоры
- Salesforce
- SEO
- Разработка программного обеспечения
- VB A
- 9000 Встроенные системы
- 00030002 9000 Compiler
Big Data
- Назад
- AWS
- BigData
- Cassandra
- Cognos
- Хранилище данных
- HBOps
- HBOps
- MicroStrategy
- MongoDB
0003
0003
.
Учебник Python: json.dump (s) и json.load (s)
json.dump (s) и json.load (s)
bogotobogo.com поиск по сайту:
json.loads () и json.dumps ()
Есть два способа чтения json-файла (загрузка / загрузка):
- строка:
импортировать json rs = open ("in.json", "r"). read () # json.loads (строка) s = json.load s (rs) печать (и) - словарь:
импортировать json # json.нагрузка (_io) print (json.load (open ("in.json", "r")))
Оба распечатают:
{'альфа': 1, 'бета': 2}
Обратите внимание, что в то время как json.load s () требует строки, load ( s , …),
для json.load () требуется файловый дескриптор, загрузка ( fp …).
Точно так же мы можем записать (dump / dumps) файл json:
- строка:
импортировать json d = {'альфа': 1, 'бета': 2} s = json.dump s (d) open ("вне.json "," w "). write (s) - словарь:
импортировать json d = {'альфа': 1, 'бета': 2} json.dump (d, open ("out.json", "w"))
Обратите внимание, что json.dump () требует дескриптора файла, а также obj, dump (obj, fp …).
В этом руководстве мы преобразуем словарь Python в JSON и запишем его в текстовый файл. Затем мы прочитаем файл и поиграем с ним.
Сначала мы построим словарь Python следующим образом:
# Четыре основные силы с JSON
d = {}
d ["gravity"] = {
«посредник»: «гравитоны»,
"относительная сила": "1",
"диапазон": "бесконечность"
}
d ["weak"] = {
"mediator": "W / Z бозоны",
"относительная сила": "10 ^ 25",
"диапазон": "10 ^ -18"
}
d ["электромагнитный"] = {
«посредник»: «фотоны»,
"относительная сила": "10 ^ 36",
"диапазон": "бесконечность"
}
d ["strong"] = {
«посредник»: «глюоны»,
"относительная сила": "10 ^ 38",
"диапазон": "10 ^ -15"
}
печать (d)
Результат выглядит так:
{'электромагнитный': {'относительная сила': '10 ^ 36', 'диапазон': 'бесконечность', 'посредник': 'фотоны'}, 'сильный': {'относительная сила': '10 ^ 38', 'диапазон': '10 ^ -15 ',' посредник ':' глюоны '},' слабый ': {' относительная сила ': '10 ^ 25', 'диапазон': '10 ^ -18 ',' посредник ' : 'W / Z бозоны'}, 'гравитация': {'относительная сила': '1', 'диапазон': 'бесконечность', 'посредник': 'гравитоны'}}
Теперь мы хотим преобразовать словарь в строку, используя json.-18 «,» mediator «:» W / Z бозоны «},» gravity «: {» относительная сила «:» 1 «,» range «:» бесконечность «,» mediator «:» гравитоны «}}
Обратите внимание, что «json.dumps ()» возвращает строку, обозначенную буквой «s» в конце «dumps». Этот процесс называется кодированием.
Запишем в файл:
импортировать json
данные = json.dumps (d)
с open ("4forces.json", "w") как f:
f.write (данные)
Теперь, когда файл записан. Давайте прочитаем его и декодируем строку в кодировке JSON обратно в структуру данных словаря Python:
# читает обратно
с открытым ("4forces.-15 "
}
импортировать json
# кодировка в JSON
данные = json.dumps (d)
# записываем в файл
с open ("4forces.json", "w") как f:
f.write (данные)
# читает обратно
с open ("4forces.json", "r") как f:
data = f.read ()
# декодирование JSON в dictionay
d = json.loads (данные)
печать (d)
Если мы предпочитаем работать с файлами вместо строк, мы можем использовать json.dump () / json.load () для кодирования / декодирования данных JSON, используя данные из предыдущего примера:
# записываем в файл
с открытым ("4forces.json "," w ") как f:
json.dump (d, f)
# читает обратно
с open ("4forces.json", "r") как f:
d = json.load (f)
Вот еще один пример (json.dump () / json.load ()) с использованием более простых данных:
импортировать json
# файл in.json - {"alpha": 1, "beta": 2}
с open ("in.json", "r") как fr:
out_dict = json.load (фр)
печать (out_dict)
in_dict = {"a": 1, "b": 2}
с open ("out.json", "w") как fw:
json.dump (in_dict, fw)
# файл out.json - {"a": 1, "b": 2}
Использование строковой версии: json.load s () / json.дамп с ():
импортировать json
# строковая версия json load & dump
# файл in.json - {"alpha": 1, "beta": 2}
с open ("in.json", "r") как fr:
out_str = fr.read ()
out_dict = json.loads (out_str)
# in_dict = {"a": 1, "b": 2}
in_str = json.dumps (in_dict)
с open ("out.json", "w") как fw:
fw.write (in_str)
# файл out.json - {"a": 1, "b": 2}
Дом Python
Введение
Запуск программ Python (os, sys, импорт)
Модули
и IDLE (импорт, перезагрузка, выполнение)
Типы объектов — числа, строки и ничего
Строки — escape-последовательность, необработанная строка и нарезка
Строки — Методы
Форматирование строк — выражения и вызовы методов
Файлы и ос.дорожка
Рекурсивный обход каталогов
Модуль подпроцесса
Регулярные выражения в Python
Типы объектов — списки
Типы объектов — словари и кортежи
Функции def, * args, ** kargs
Функции лямбда
Встроенные функции
сопоставить, отфильтровать и уменьшить
Декораторы
Понимание списка
Наборы (объединение / пересечение) и itertools — коэффициент Жаккара и шинглинг для проверки плагиата
Хеширование (хеш-таблицы и хэш-библиотека)
Понимание словаря с zip
Ключевое слово yield
Функции и выражения генератора
Генератор
.send () метод
Итераторы
Классы и экземпляры (__init__, __call__ и т. Д.)
if__name__ == ‘__main__’
argparse
Исключения
@static метод против метода класса
Частные атрибуты и частные методы
бит, байты, битовая строка и constBitStream
json.dump (s) и json.load (s)
Сериализация объектов Python — рассол и json
Сериализация объектов Python — yaml и json
Приоритетная очередь и структура данных очереди кучи
Структура данных графика
Алгоритм кратчайшего пути Дейкстры
Алгоритм связующего дерева Прима
Закрытие
Функциональное программирование на Python
Удаленный запуск локального файла с использованием ssh
SQLite 3 — А.Подключение к БД, создание / удаление таблицы и вставка данных в таблицу
SQLite 3 — B. Выбор, обновление и удаление данных
MongoDB с PyMongo I — Установка MongoDB …
Веб-службы Python HTTP — urllib, httplib2
Веб-парсинг с помощью Selenium для проверки доступности домена
REST API: HTTP-запросы для людей с помощью Flask
Блог-приложение с Tornado
Многопоточность …
Сетевое программирование на Python I — Базовый сервер / клиент: основы
Python Сетевое программирование I — Базовый сервер / клиент: Передача файлов B
Python Network Programming II — чат-сервер / клиент
Python Network Programming III — Echo Server с использованием сетевой инфраструктуры socketserver
Python Network Programming IV — Асинхронная обработка запросов: ThreadingMixIn и ForkingMixIn
Вопросы для собеседования по Python I
Вопросы для собеседования по Python II
Вопросы для собеседования по Python III
Вопросы для собеседования по Python IV
Вопросы для собеседования с Python V
Вопросы для собеседования по Python VI
Вопросы для собеседования по Python VII
Обработка изображений с помощью библиотеки изображений Python Pillow
Python и C ++ с SIP
PyDev с Eclipse
Матплотлиб
Redis с Python
Основы работы с массивами NumPy A
Матрица NumPy и линейная алгебра
Панды с NumPy и Matplotlib
Клеточные автоматы
Алгоритм пакетного градиентного спуска
Алгоритм самой длинной общей подстроки
Python Unit Test — TDD с использованием unittest.TestCase класс
Простой инструмент — ранжирование страницы Google по ключевым словам
Приложение Google Hello World
Google App webapp2 и WSGI
Загрузка приложения Google Hello World
Python 2 против Python 3
virtualenv и virtualenvwrapper
Загрузка большого файла в AWS S3 с помощью модуля Boto
Запланированная остановка и запуск экземпляра AWS
Cloudera CDH5 — Остановка и запуск по расписанию
Удаление облачных файлов — Rackspace API с curl и подпроцессом
Проверка того, что процесс запущен / зависает и останавливает / запускает запланированное задание в Windows
Apache Spark 1.3 с оболочкой PySpark (Spark Python API) Shell
Apache Spark 1.2 потоковая передача
bottle 0.12.7 — Быстрый и простой WSGI-микро фреймворк для небольших веб-приложений …
Приложение Flask с Apache WSGI на Ubuntu14 / CentOS7 …
Fabric — оптимизация использования SSH для развертывания приложений
Ansible Quick Preview — настройка веб-серверов с помощью Nginx, настройка сред и развертывание приложения
Нейронные сети с обратным распространением для XOR с использованием одного скрытого слоя
NLP — NLTK (Инструментарий естественного языка)…
RabbitMQ (сервер брокера сообщений) и Celery (очередь задач) …
OpenCV3 и Matplotlib …
Простой инструмент — объединение слайдов с помощью FFmpeg …
iPython — обработка сигналов с помощью NumPy
iPython и Jupyter — установка Jupyter, iPython Notebook, рисование с помощью Matplotlib и публикация его на Github
iPython и Jupyter Notebook со встроенным D3.js
Загрузка видео с YouTube с помощью youtube-dl, встроенного в Python
Машинное обучение: scikit-learn…
Веб-платформа Django 1.6 / 1.8 …
.
Python Parse JSON — выгружает, загружает
В этом руководстве мы будем обсуждать Python JSON; как кодировать и декодировать данные JSON с помощью Python. В нашем предыдущем руководстве мы обсуждали Python raw_input.
Python JSON
Перед тем, как начать работу с модулем Python json , мы сначала обсудим данные JSON.
Сокращение JSON: J ava S cript O bject N otation.
Согласно Википедии, JSON — это формат файла с открытым стандартом, который использует читаемый человеком текст для передачи объектов данных, состоящих из пар атрибут-значение и типов данных массива (или любого другого сериализуемого значения).
JSON — очень распространенный формат данных, используемый для асинхронной связи между браузером и сервером. Правила синтаксиса для JSON приведены ниже:
- Данные представляют собой просто пару имени и значения
- Данные / объект / массивы разделены запятой
- Фигурные скобки содержат объект
- Квадрат содержит массив
Вы можете увидеть некоторые JSON пример данных здесь.
Python дампов json
В этом разделе мы узнаем, как преобразовать данные Python в данные JSON. Задача очень простая.Сначала импортируйте модуль json . Затем используйте функцию json.dumps () для декодирования данных json. Ниже приведен простой пример функции дампа json в Python.
импортировать json
# инициализировать разные данные
str_data = 'обычная строка'
int_data = 1
float_data = 1,50
list_data = [str_data, int_data, float_data]
вложенный_лист = [int_data, float_data, list_data]
Dictionary = {
'int': int_data,
'str': str_data,
'float': float_data,
'список': list_data,
'вложенный список': nested_list
}
# преобразовать их в данные JSON и затем распечатать
print ('Строка:', json.дампы (str_data))
print ('Целое число:', json.dumps (int_data))
print ('Float:', json.dumps (float_data))
print ('Список:', json.dumps (list_data))
print ('Вложенный список:', json.dumps (nested_list, indent = 2))
print ('Dictionary:', json.dumps (dictionary, indent = 2)) # данные json будут иметь отступ
Вы получите следующий результат.
Строка: «обычная строка»
Целое число: 1
Поплавок: 1,5
Список: ["обычная строка", 1, 1.5]
Вложенный список: [
1,
1.5,
[
"нормальная строка",
1,
1.5
]
]
Словарь : {
"int": 1,
"str": "обычная строка",
"float": 1,5,
"список": [
"нормальная строка",
1,
1.5
],
"вложенный список": [
1,
1.5,
[
"нормальная строка",
1,
1.5
]
]
}
Python JSON pretty print
Как вы можете видеть в примере выше, для json pretty print мы должны передать дополнительную переменную «indent» в функцию json dumps. Например json.dumps (nested_list, indent = 2) .
Python parse json — python json загружает
Вы можете легко анализировать данные JSON на объекты Python.Используя функцию json.loads () , вы можете просто преобразовать данные JSON в данные Python. Итак, посмотрите следующий пример кода python parse json, чтобы понять функцию загрузки json python.
импортировать json
# инициализировать разные данные JSON
arrayJson = '[1, 1.5, ["обычная строка", 1, 1.5]]'
objectJson = '{"a": 1, "b": 1.5, "c": ["обычная строка", 1, 1.5]}'
# преобразовать их в данные Python
list_data = json.loads (arrayJson)
словарь = json.loads (objectJson)
print ('arrayJson в list_data: \ n', list_data)
print ('\ nДоступ к данным списка:')
print ('list_data [2:] =', list_data [2:])
print ('list_data [: 1] =', list_data [: 1])
print ('\ nobjectJson в словарь: \ n', словарь)
print ('\ nДоступ к словарю:')
print ('словарь [\' a \ '] =', словарь ['a'])
print ('словарь [\' c \ '] =', словарь ['c'])
Ниже приведен результат работы примера программы синтаксического анализа json на Python.
arrayJson в list_data:
[1, 1.5, ['обычная строка', 1, 1.5]]
Доступ к данным списка:
list_data [2:] = [['обычная строка', 1, 1.5]]
list_data [: 1] = [1]
objectJson в словарь:
{'a': 1, 'b': 1.5, 'c': ['обычная строка', 1, 1.5]}
Доступ к словарю:
словарь ['a'] = 1
словарь ['c'] = ['обычная строка', 1, 1.5]
Объект Python в преобразование данных JSON
В предыдущих двух разделах вы могли заметить, что список Python преобразуется в данные JSONArray , а словарь Python становится JSONObject .Итак, какой объект Python по умолчанию преобразован в объект JSON, показан в таблице ниже.
| Python | JSON |
|---|---|
| dict | объект |
| список, кортеж | массив |
| str | строка |
| int, float-, int, float-, int производные Enums | число |
| True | true |
| False | false |
| None | null |
Кроме того, если вы конвертируете JSONArray List.Так что здесь тоже есть свои правила. Поэтому в следующих таблицах показан тип данных JSON, которые преобразуются в данные Python.
| JSON | Python | |
|---|---|---|
| объект | dict | |
| массив | список | |
| строка | str | |
| номер (int) | номер (int) | float |
| true | True | |
| false | False |
Итак, это все о модуле Python JSON, примеры синтаксического анализа python json.По любым дополнительным вопросам, пожалуйста, задавайте их в разделе комментариев.
.