


Comment écrire des données JSON dans un fichier
Lorsque vous tentez d'écrire des données JSON stockées dans un dictionnaire dans un fichier à l'aide du code :
f = open('data.json', 'wb') f.write(data)
vous pourriez rencontrer l'erreur :
TypeError: must be string or buffer, not dict
C'est parce que les données du dictionnaire ont besoin à encoder en JSON avant d'écrire.
Utilisation du module JSON intégré de Python :
Le module json intégré de Python fournit un moyen pratique d'encoder et de décoder les données JSON. . Pour écrire des données JSON à partir d'un dictionnaire, vous pouvez utiliser le code suivant :
Pour une compatibilité maximale (Python 2 et 3) :
import json with open('data.json', 'w') as f: json.dump(data, f)
Pour systèmes modernes (Python 3 et UTF-8 support):
import json with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
- ensure_ascii=False : Cela garantit que les caractères non-ASCII ne sont pas convertis en séquences d'échappement, préservant ainsi les caractères d'origine.
- indent=4 : Cela indente la sortie JSON pour plus de lisibilité.
Remarque : Pour plus d'informations sur le module json, reportez-vous à la documentation Python.
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!

ToAppendementStoapyThonList, usetheAppend () methodforsingleelements, prolong () forulTipleElements, andInsert () forSpecificPositifs.1) useAppend () foraddingOneelementAtheend.2) useExtend () ToaddMultipleElementSEFFIENTLY.3)

TOCREATEAPYTHONLIST, USSquareBracket [] et SEPARateItemswithcommas.1) listsaredynynamicandcanholdmixeddatatypes.2) useAppend (), retire (), andslitingformMipulation.3) Listcomprehensationafficientforcereglists.4)

Dans les domaines de la finance, de la recherche scientifique, des soins médicaux et de l'IA, il est crucial de stocker et de traiter efficacement les données numériques. 1) En finance, l'utilisation de fichiers mappés de mémoire et de bibliothèques Numpy peut considérablement améliorer la vitesse de traitement des données. 2) Dans le domaine de la recherche scientifique, les fichiers HDF5 sont optimisés pour le stockage et la récupération des données. 3) Dans les soins médicaux, les technologies d'optimisation de la base de données telles que l'indexation et le partitionnement améliorent les performances des requêtes de données. 4) Dans l'IA, la fragmentation des données et la formation distribuée accélèrent la formation du modèle. Les performances et l'évolutivité du système peuvent être considérablement améliorées en choisissant les bons outils et technologies et en pesant les compromis entre les vitesses de stockage et de traitement.

PythonarRaySaCreatEdusingtheArrayModule, notbuilt-inlikelistes.1) importtheaRaymodule.2) spécifiertheTypecode, par exemple, 'I'ForIntegers.3) initializewithvalues.

En plus de la ligne Shebang, il existe de nombreuses façons de spécifier un interprète Python: 1. Utilisez les commandes Python directement à partir de la ligne de commande; 2. Utilisez des fichiers batch ou des scripts shell; 3. Utilisez des outils de construction tels que Make ou Cmake; 4. Utilisez des coureurs de tâches tels que Invoke. Chaque méthode présente ses avantages et ses inconvénients, et il est important de choisir la méthode qui répond aux besoins du projet.

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.


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