JSON (JavaScript Object Notation) ist ein leichtes Datenaustauschformat. Es basiert auf einer Teilmenge von ECMAScript. JSON verwendet ein völlig sprachunabhängiges Textformat, verwendet aber auch Konventionen ähnlich der C-Sprachfamilie (einschließlich C, C++, Java, JavaScript, Perl, Python usw.). Diese Eigenschaften machen JSON zu einer idealen Datenaustauschsprache. Es ist für Menschen leicht zu lesen und zu schreiben, und es ist auch für Maschinen leicht zu analysieren und zu generieren (wird im Allgemeinen zur Erhöhung der Netzwerkübertragungsraten verwendet).
JSON besteht in Python aus einer Liste bzw. einem Diktat.
Dies sind zwei Module für die Serialisierung:
json: wird zum Konvertieren zwischen Strings und Python-Datentypen verwendet
pickle: wird für Python-spezifische Typen verwendet. Konvertieren zwischen und Python-Datentypen
Das Json-Modul bietet vier Funktionen: Dumps, Dump, Loads, Load
Das Pickle-Modul bietet vier Funktionen: Dumps, Dump, Loads, Load
JSON Dumps konvertiert die Datentyp in einen String-Dump konvertiert den Datentyp in einen String und speichert ihn in der Datei. Lädt den String in einen Datentyp um. Load öffnet die Datei und konvertiert sie von einem String in einen Datentyp.
Json kann austauschen Daten zwischen verschiedenen Sprachen, während Pickle nur zwischen Python verwendet wird. JSON kann nur die grundlegendsten Datentypen serialisieren, und JSON kann nur häufig verwendete Datentypen (Listen, Wörterbücher, Listen, Zeichenfolgen, Zahlen usw.) serialisieren, z. B. Datumsformate und Klassenobjekte! Josn kann es nicht. Pickle kann alle Datentypen serialisieren, einschließlich Klassen und Funktionen.
Beispiel:
dumps: Wörterbuch in Python in String konvertieren
import json test_dict = {'bigberg': [7600, {1: [['iPhone', 6300], ['Bike', 800], ['shirt', 300]]}]} print(test_dict) print(type(test_dict)) #dumps 将数据转换成字符串 json_str = json.dumps(test_dict) print(json_str) print(type(json_str))
loads: String konvertieren zum Wörterbuch
new_dict = json.loads(json_str) print(new_dict) print(type(new_dict))
dump: Daten in JSON-Datei schreiben
with open("../config/record.json","w") as f: json.dump(new_dict,f) print("加载入文件完成...")
load: Datei öffnen und konvertieren Sie die Zeichenfolge in den Datentyp
with open("../config/record.json",'r') as load_f: load_dict = json.load(load_f) print(load_dict) load_dict['smallberg'] = [8200,{1:[['Python',81],['shirt',300]]}] print(load_dict) with open("../config/record.json","w") as dump_f: json.dump(load_dict,dump_f)
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Anweisungen zum Lesen und Schreiben von JSON-Dateien. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Arraysinpython, besondersvianumpy, arecrucialInScientificComputingFortheirefficience undvertilität.1) Sie haben festgelegt, dass die Fornerikerne, Datenanalyse und Machinelarning.2) Numpy'SimplementationIncensuresFasteroperationsdanpythonlisten.3) Araysensableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableable

Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

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Der Einfluss der Homogenität von Arrays auf die Leistung ist doppelt: 1) Homogenität ermöglicht es dem Compiler, den Speicherzugriff zu optimieren und die Leistung zu verbessern. 2) aber begrenzt die Typ -Vielfalt, was zu Ineffizienz führen kann. Kurz gesagt, die Auswahl der richtigen Datenstruktur ist entscheidend.

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NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

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