


Python-Programm zum Extrahieren eines einzelnen Werts aus einer JSON-Antwort
Wertextraktion ist ein sehr beliebtes Programmierkonzept, das in einer Vielzahl von Operationen verwendet wird. Das Extrahieren von Werten aus einer JSON-Antwort ist jedoch ein anderes Konzept. Es hilft uns, Logik aufzubauen und bestimmte Werte in komplexen Datensätzen zu finden. In diesem Artikel werden die verschiedenen Methoden erläutert, mit denen Sie einen einzelnen Wert aus einer JSON -Antwort extrahieren können. Bevor wir mit der Wertextraktion beginnen, konzentrieren wir uns auf die Bedeutung der JSON-Antwort.
Was ist eine JSON-Antwort?
JSON-Antworten (JavaScript Object Notation) sind ein weithin akzeptiertes Datenformat, über das Server auf Client-Anfragen reagieren. Immer wenn ein Client eine API oder Informationen vom Server anfordert, wird eine Antwort generiert und API an den Client übergeben. Nun werden diese Informationen so geteilt, dass sowohl Client als auch Server die Daten verstehen können, und dafür benötigen wir ein einheitliches Datenformat.
JSON-Antworten teilen Informationen in Form von JSON-Objekten, die in jede native Programmiersprache konvertiert werden können. Da wir Python verwenden und unsere Aufgabe darin besteht, einen einzelnen Wert aus dieser Antwort abzurufen, konvertieren wir diese Objekte in Wörterbücher. Nachdem wir nun eine kurze Kenntnis der JSON-Antworten haben, wollen wir uns mit dem Extraktionsteil befassen.
Extrahieren Sie Werte aus JSON-Antworten mithilfe der API
Bei dieser Methode rufen wir mithilfe des API-Endpunkts Daten vom Server ab. Zuerst importieren wir die Bibliothek „requests“, um HTTP-Anfragen zu verarbeiten. Anschließend senden wir mithilfe der Methode „get()“ eine „GET“-Anfrage an den API-Endpunkt. In diesem Beispiel verwenden wir den API-Endpunkt „CoinDesk“, um den Bitcoin-Preisindex (BPI) in Echtzeit abzurufen. Ein JSON-Objekt wird mit Hilfe der Methode „json()“ in ein Wörterbuch umgewandelt. Diese Wörterbücher werden dann analysiert, um bestimmte Informationen auszuwählen.
Hier extrahieren wir den BPI-Wert, indem wir auf das verschachtelte Objekt zugreifen. Wörterbuchschlüssel beziehen sich auf bestimmte Attribute und Eigenschaften, und ihre Werte beziehen sich auf verschiedene Datentypen. Wir werden Schlüssel verwenden, um einzelne und mehrere Werte zu extrahieren. Die offizielle Dokumentation finden Sie unter diesem Link: https://apipheny.io/free-api/
API-URL-Link – https://api.coindesk.com/v1/bpi/currentprice.json
Beispiel
Hier ist ein Beispiel für das Extrahieren eines einzelnen Werts aus einer JSON-Antwort mithilfe der „CoinDesk“-API –
import requests print("Welcome to the live bitcoin Price index") Json_data = requests.get('https://api.coindesk.com/v1/bpi/currentprice.json').json() Disclaimer = Json_data["disclaimer"] print(Disclaimer) BPI = Json_data["bpi"]["USD"]["rate"] print(f"The real time BPI value for the United states of America is: {BPI}") TIME = Json_data["time"]["updated"] print(f"The index was viewed at Universal time: {TIME}")
Ausgabe
Welcome to the live bitcoin Price index This data was produced from the CoinDesk Bitcoin Price Index (USD). Non-USD currency data converted using hourly conversion rate from openexchangerates.org The real time BPI value for the United states of America is: 25,978.6344 The index was viewed at Universal time: Jun 11, 2023 18:26:00 UTC
Extrahieren Sie einen einzelnen Wert aus einer lokalen JSON-Datei
Diese Methode konzentriert sich auf das Extrahieren eines einzelnen Werts aus einer auf dem System gespeicherten JSON-Datei. Wir erstellen zunächst eine JSON-Datei und importieren dann das JSON-Modul, um die aus der „JASON-Antwort“ abgerufenen Daten zu dekodieren.
Diese Methode ähnelt dem Dateiverarbeitungskonzept. Wir laden die JSON-Datei und öffnen sie dann in einem bestimmten Modus. Wir können diese Datei auch ändern und ihren Inhalt mithilfe verschiedener Dateimodi wie „Anhängen“, „Binär“, „Schreibgeschützt“ usw. bearbeiten. Wir werden eine lokale Datei (DSC.json) verwenden, um Informationen im Zusammenhang mit der Katze zu speichern, und wir werden diese Informationen aus einem Schlüssel namens „fact“ extrahieren.
Beispiel
Hier ist ein Beispiel -
import json try: with open("DSC.json", "r+") as file: Json_file = json.load(file) FACTS = Json_file["fact"] print(f"Here is a fact related to cats: \n{FACTS}") except: print("File does not exist")
Ausgabe
Here is a fact related to cats: Mountain lions are strong jumpers, thanks to muscular hind legs that are longer than their front legs.
Andere Erkenntnisse
Wir können JSON-Daten auch in einen String statt in ein Wörterbuch konvertieren, indem wir ein „JSON-Objekt“ in ein Element kopieren und es dann mit Hilfe von „.JSON“ in einen String laden. „load()“-Methode. Der häufigste Fehler, den Programmierer bei der Verwendung des Werteextraktionskonzepts machen, besteht darin, dass sie den falschen Schlüsselnamen verwenden, um auf den Wert zuzugreifen. Außerdem müssen wir beim Umgang mit verschachtelten Objekten die richtige Reihenfolge für die Extraktion von Daten verwenden . Hier ist ein Beispiel –
data = Json_data["Parent object"]["Child object"]
Dies ist die Hierarchie, die beim Extrahieren des korrekten Werts befolgt wird.
Fazit
In diesem Artikel haben wir die Grundlagen der Wertextraktion vorgestellt und ihre Bedeutung verstanden. Wir haben auch die Mechanik einer „JSON-Antwort“ besprochen und wie man daraus einzelne Werte extrahieren kann. Bei der ersten Methode rufen wir mithilfe des API-Endpunkts Daten vom Server ab. Bei der zweiten nd Methode extrahieren wir die Werte direkt aus der lokal gespeicherten JSON-Datei.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Programm zum Extrahieren eines einzelnen Werts aus einer JSON-Antwort. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

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