Ausführliche Erläuterung der Anwendung von Json in Python

Dieser Artikel stellt hauptsächlich relevante Informationen zum Python-Standardmodulpaket json vor. Freunde, die es benötigen, können darauf zurückgreifen

Einführung

Für diejenigen, die Webentwicklung betreiben, muss JSON-Text vertraut sein und geschickt eingesetzt. Die von den Aufrufen der APISchnittstelle der meisten Websites zurückgegebenen Daten liegen im JSON-Format vor. Wenn Sie sich den Inhalt des JSONObjekts ansehen, glaube ich, dass Personen, die mit Python vertraut sind, bald in der Lage sein werden, den Datentyp des JSON mit dem Python-Datentyp abzugleichen.

Was nützt also das Standardmodulpaket json von Python? Warum müssen Sie das JSON-Format in das entsprechende Python-Format konvertieren? Warum können wir die Daten im JSON-Format nicht direkt verwenden? Sind ihre Typen nicht fast gleich und korrespondierend?

Tatsächlich kann man nach genauer Betrachtung der Datenstruktur immer noch erkennen, dass es subtile Unterschiede zwischen dem ursprünglichen JSON-Format und mehreren Python-Datentypen gibt. Listen Sie hier zunächst die entsprechenden Formate für die Konvertierung zwischen den beiden auf:

Python    ==>  json
dict        object
list, tuple     array
str, unicode    string
int, long, float  number
True        true
False        false
None        null


json    ==>   Python
object       dict
array        list
string       unicode
number(int)     int, long
number(real)    float
true        True
false        False

json 4 häufig verwendete Funktionen

'dump'

'dumps'

'load'

'loads'

darunter „dump“ Gepaart mit „Laden“ eignet sich hauptsächlich für Situationen, in denen die Datenmenge groß ist. „Dumps“ und „Loads“ eignen sich für Zeichenfolgen oder wenn die Datenmenge klein ist. Ersteres wird hauptsächlich zum Speichern nach der Konvertierung in eine Datei geschrieben, während letzteres nach der Konvertierung direkt in den Speicher geladen wird.

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