JSON-Funktion
Die Verwendung der JSON-Funktion erfordert den Import der JSON-Bibliothek: import json.
Funktionsbeschreibung
json.dumps Codiert Python Objekt in JSON String
json .loads Dekodieren Sie die codierte JSON-Zeichenfolge in ein Python-Objekt
json.dumps
Syntax
json.dumps(obj, skipkeys=False, secure_ascii=True, check_circular =True,allow_nan =True, cls=Keine, indent=Keine, Separatoren=Keine,kodierung="utf-8", default=Keine, sort_keys=False, **kw)
Instanz
Das Folgende Beispiel kodiert das Array in Daten im JSON-Format:
#!/usr/bin/python import json data = {'number': 6, 'name': 'Pythontab'} jsonData = json.dumps(data) print jsonData
Das Ausführungsergebnis des obigen Codes ist:
{"number": 6, "name": "Pythontab"}
Hinweis: Möglicherweise finden Sie Nach der Durchführung der obigen Konvertierung haben sich die Daten nicht geändert. Folgendes möchte ich sagen: In JSON sind doppelte Anführungszeichen das Zeichenfolgentrennzeichen, und einfache Anführungszeichen sind kein Standard.
Verwenden Sie Parameter, um JSON-Daten für die Ausgabe zu sortieren und zu formatieren:
#!/usr/bin/python import json data = {'number': 6, 'name': 'Pythontab'} jsonData = json.dumps(data, sort_keys=True, indent=4, separators=(',', ': ')) print jsonData
Ausgabeergebnisse
{ "name": "Pythontab", "number": 6 }
Konvertierungstabelle vom Python-Originaltyp in den JSON-Typ:
Python | JSON | ||||||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
dict |
|
||||||||||||||||
Liste , Tupel |
Array | ||||||||||||||||
str, unicode | string | ||||||||||||||||
int, long, float | number | ||||||||||||||||
True | true | ||||||||||||||||
False | false | ||||||||||||||||
null |
json.loads
json.loads wird zum Dekodieren von JSON-Daten verwendet. Diese Funktion gibt den
Datentypdes Python-Felds zurück.
#!/usr/bin/python import json jsonData = '{"number": 6, "name": "Pythontab"}' str = json.loads(jsonData) print strSyntaxjson.loads(s[, binding[, cls[, object_hook[, parse_float[, parse_int[, parse_constant[, object_pairs_hook[, **kw]]]]]] ]])
{u'number': 6, u'name': u'Pythontab'}
BeispielDas folgende Beispiel zeigt, wie Python JSON-Objekte dekodiert:
JSON | Python |
---|---|
object | dict |
array | list |
string | unicode |
number (int) | int, long |
number (real) | float |
true | True |
false | False |
null | None |
Das Ausführungsergebnis des obigen Codes ist:
Typvergleichstabelle für JSON
Typkonvertierung in Python:
Umgebungskonfiguration
Bevor wir Demjson zum Kodieren oder Dekodieren von JSON-Daten verwenden, müssen wir
zuerst dasDemjson-Modul installieren.
Methode 1: Quellcode-Installation
$ tar -xvzf demjson-2.2.4.tar.gz
$ cd demjson-2.2.4
$ python setup.py install
Methode 2: Verwenden Sie pip zur direkten Installation
pip install Demjson
JSON-Funktion
Funktionsbeschreibung
encode Python-Objekte in JSON-Strings kodieren
decode Sie können die Funktion demjson.decode() verwenden, um JSON-Daten zu dekodieren. Diese Funktion gibt den Datentyp des Python-Felds zurück.
Syntax kodierendemjson.encode(self, obj, nest_level=0)Syntax dekodierendemjson.decode(self, txt)Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDetaillierte Erläuterung der JSON-Analyse durch Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


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