


JSON Pretty Printing en Python
JSON, ou JavaScript Object Notation, est un format léger d'échange de données souvent utilisé pour transmettre des données entre serveurs et clients. Cependant, les chaînes JSON peuvent devenir difficiles à lire et à déboguer lorsqu'elles manquent d'indentation et de formatage appropriés.
Comment imprimer joliment un fichier JSON en Python
Pour joliment- imprimez un fichier JSON en Python, vous pouvez utiliser le paramètre indent de json.dump() ou json.dumps(). En spécifiant le nombre d'espaces par lesquels mettre en retrait, vous pouvez améliorer considérablement la lisibilité de vos chaînes JSON.
Voici un exemple d'impression jolie d'une chaîne JSON à l'aide de json.dumps() :
import json your_json = '["foo", {"bar": ["baz", null, 1.0, 2]}]' parsed = json.loads(your_json) print(json.dumps(parsed, indent=4))
Sortie :
[ "foo", { "bar": [ "baz", null, 1.0, 2 ] } ]
Dans cet exemple, nous avons spécifié indent=4, ce qui donne un JSON formaté avec quatre espaces d'indentation. Vous pouvez ajuster ce numéro en fonction de vos préférences.
Pour traiter un fichier JSON, vous pouvez utiliser json.load() :
with open('filename.txt', 'r') as handle: parsed = json.load(handle)
En suivant ces méthodes, vous pouvez facilement embellir JSON chaînes et fichiers en Python, ce qui les rend plus faciles à lire et à utiliser.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ArraySinpython, en particulier Vianumpy, arecrucialinsciciencomputingfortheirefficiency andversatity.1) ils sont les opérations de data-analyse et la machineauning.2)

Vous pouvez gérer différentes versions Python en utilisant Pyenv, Venv et Anaconda. 1) Utilisez PYENV pour gérer plusieurs versions Python: installer PYENV, définir les versions globales et locales. 2) Utilisez VENV pour créer un environnement virtuel pour isoler les dépendances du projet. 3) Utilisez Anaconda pour gérer les versions Python dans votre projet de science des données. 4) Gardez le Système Python pour les tâches au niveau du système. Grâce à ces outils et stratégies, vous pouvez gérer efficacement différentes versions de Python pour assurer le bon fonctionnement du projet.

NumpyArrayShaveSeveralAdvantages OverStandardPyThonarRays: 1) TheaReMuchfasterDuetoc-bases Implementation, 2) Ils sont économisés par le therdémor

L'impact de l'homogénéité des tableaux sur les performances est double: 1) L'homogénéité permet au compilateur d'optimiser l'accès à la mémoire et d'améliorer les performances; 2) mais limite la diversité du type, ce qui peut conduire à l'inefficacité. En bref, le choix de la bonne structure de données est crucial.

Tocraftexecutablepythonscripts, suivant les autres proches: 1) addashebangline (#! / Usr / bin / leppython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermisessionswithchmod xyour_script.py.3) organisationwithacleardocstringanduseifname == "__ __" Main __ ".

NumpyArraysarebetterFornumericalOperations andMulti-dimensionaldata, tandis que la réalisation de la réalisation

NumpyArraysareBetterForheAVYVumericalComputing, tandis que la réalisation de points contraints de réalisation.1) NumpyArraySoFerversATACTORATIONS ajusté pour les données

CTYPESALLOWSCREATINGAndMANIPulationc-styLearRaySInpython.1) UsectypeStOinterfaceWithClibraryForPerformance.2) Createc-stylearRaysFornumericalComptations.3) PassArrayStocfunction


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