Le contenu de cet article explique comment lire et écrire des données json (code) en python. Il a une certaine valeur de référence. Les amis dans le besoin peuvent s'y référer.
json
Utilisez le langage Python pour encoder et décoder les objets JSON.
JSON (JavaScript Object Notation) est un format d'échange de données léger, facile à lire et à écrire pour les humains. Pour utiliser la fonction json, vous devez importer le module json
json.dumps
Encoder l'objet Python dans une chaîne JSON
json.loads
est utilisé pour décoder les données JSON. Cette fonction renvoie le type de données du champ Python.
Commandes de base
Encoder les objets python au format de chaîne json
d = {'name':'sheen', 'age':17} jsonStr = json.dumps(d) #{"name": "sheen", "age": 17} <class> l = [1,3,5,1.2] jsonList = json.dumps(l) #[1, 3, 5, 1.2] <class></class></class>
Décoder la chaîne json obtenue en objets python
pydict = json.loads(jsonStr) #{'name': 'sheen', 'age': 17} <class> pylist = json.loads(jsonList) #[1, 3, 5, 1.2] <class></class></class>
Encoder le python objet dans un format de chaîne json et écrivez-le dans le fichier
with open('json.txt','w') as f : json.dump(d,f)
Décoder la chaîne json dans le fichier en un objet python
with open('json.txt') as f: jsondict = json.load(f) #{'name': 'sheen', 'age': 17} <class></class>
Exemple json
Donner 100 utilisateurs différents une valeur, stockez-la dans le fichier 'json_dump.txt', et elle est au format json
paramètres json.dump()
indent
doit être un entier non négatif s'il est 0 ou vide, les données seront affichées sur une seule ligne, sinon la ligne sera renvoyée à la ligne et le blanc précédent sera affiché en fonction du nombre de ; indents
sort_keys
Trier les données selon la valeur des clés
separators = ( "entre chaque élément "Séparateur", "Séparateur entre clé et valeur")
#给100个不同的用户一个value值 #存放到文件'json_dump.txt',并且是json格式 import json import string from random import choice keys = ['user'+str(i) for i in range(100)] values = string.ascii_lowercase+string.ascii_uppercase #大小写字符串 dict = {choice(keys):choice(values) for i in range(100)} with open('json_dump.txt','w') as f: #indent:应该是一个非负的整型,如果是0,或者为空,则一行显示数据;否则会换行且按照indent的数量显示前面的空白 #sort_keys:将数据根据keys的值进行排序 #separators = ("每个元素间的分隔符", “key和value之间的分隔符”) json.dump(dict,f,indent=4,sort_keys=True, separators=(';', '=')) #为何最后文件不够100行? #因为随机选取的key值可能会重复,字典类型的key不允许重复,最后得到的数据会少于你给定的100次
Requête d'adresse IP
Certaines API permettant d'interroger l'emplacement, l'opérateur et d'autres informations basées sur l'IP sont les suivantes :
1. 淘宝的API(推荐):http://ip.taobao.com/service/getIpInfo.php?ip=110.84.0.129 2. 国外freegeoip.net(推荐):http://freegeoip.net/json/110.84.0.129 这个还提供了经纬度信息(但不一定准) 3. 新浪的API:http://int.dpool.sina.com.cn/iplookup/iplookup.php?format=json&ip=110.84.0.129 4. 腾讯的网页查询(返回的非json格式): http://ip.qq.com/cgi-bin/searchip?searchip1=110.84.0.129 5. ip.cn的网页(返回的非json格式):http://www.ip.cn/index.php?ip=110.84.0.129 6. ip-api.com: http://ip-api.com/json/110.84.0.129
L'une des caractéristiques de la plupart des interfaces API mentionnées ci-dessus est que les données renvoyées sont directement dans format json
import json from urllib.request import urlopen # ip = input("请输入你要查询的Ip:") ip = '8.8.8.8' url = "http://ip.taobao.com/service/getIpInfo.php?ip=%s" %(ip) print(url) # 根据url获取网页的内容, 并且解码为utf-8格式, 识别中文; text = urlopen(url).read().decode('utf-8') # print(text,type(text)) data = json.loads(text)['data'] country = data['country'] country_id = data['country_id'] print(country,country_id)
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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Python et C ont des différences significatives dans la gestion et le contrôle de la mémoire. 1. Python utilise la gestion automatique de la mémoire, basée sur le comptage des références et la collecte des ordures, simplifiant le travail des programmeurs. 2.C nécessite une gestion manuelle de la mémoire, en fournissant plus de contrôle mais en augmentant la complexité et le risque d'erreur. Quelle langue choisir doit être basée sur les exigences du projet et la pile de technologie d'équipe.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Que ce soit pour choisir Python ou C dépend des exigences du projet: 1) Python convient au développement rapide, à la science des données et aux scripts en raison de sa syntaxe concise et de ses bibliothèques riches; 2) C convient aux scénarios qui nécessitent des performances élevées et un contrôle sous-jacent, tels que la programmation système et le développement de jeux, en raison de sa compilation et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Python est largement utilisé dans la science des données et l'apprentissage automatique, s'appuyant principalement sur sa simplicité et son puissant écosystème de bibliothèque. 1) Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données, 2) Numpy fournit des calculs numériques efficaces, et 3) Scikit-Learn est utilisé pour la construction et l'optimisation du modèle d'apprentissage automatique, ces bibliothèques font de Python un outil idéal pour la science des données et l'apprentissage automatique.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.


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