埋め込まれた JSON ドキュメントを使用してネストされた JSON データにアクセスする方法
複雑な JSON データを解析しているときに、埋め込まれた JSON ドキュメントが、プライマリ JSON 構造。これらの埋め込みドキュメントのコンテンツにアクセスするには、次の手順に従います。
問題:
次の JSON 構造を考えてみましょう:
{ <br> "ステータス": "200"、<br> "メッセージ": "",<br> "data": {<pre class="brush:php;toolbar:false">"time": "1515580011", "video_info": [ { "announcement": "{\n\t\"announcement_id\":\"6\",\n\t\"name\":\"INS\u8d26\u53f7\",\n\t\"icon\":\"http:\\/\\/liveme.cms.ksmobile.net\\/live\\/announcement\\/2017-08-18_19:44:54\\/ins.png\",\n\t\"icon_new\":\"http:\\/\\/liveme.cms.ksmobile.net\\/live\\/announcement\\/2017-10-20_22:24:38\\/4.png\",\n\t\"videoid\":\"15154610218328614178\",\n\t\"content\":\"FOLLOW ME PLEASE\",\n\t\"x_coordinate\":\"0.22\",\n\t\"y_coordinate\":\"0.23\"}\n", "announcement_shop": "" } ]
}
}
埋め込まれた JSON の "content" 値にアクセスするには「アナウンス」内のドキュメントでは、次のようなことを試みることができます:
replay_data = raw_replay_data'data'[0]<br>payment =replay_data['payment']
ただし、アナウンスメントはより多くの JSON データを表す文字列になり、アナウンスメント['content'] の結果にインデックスが付けられます。無効な文字列による TypeError
解決策:
目的の文字列に正しくアクセスするには、次の手順を実行します。
- json をインポートするmodule:
import json
- 埋め込まれた JSON ドキュメントを Python 辞書としてロードします:
payment_dict = json.loads(payment)
- ロードされた辞書内の目的のキーにアクセスします:
desired_content = Notice_dict['content']
この場合、desired_content には文字列「FOLLOW ME PLEASE」が含まれます。
詳細な説明:
複雑な JSON 構造をナビゲートするには、「データを見つめ」てパスを特定することが重要です
- パスを特定します: この例では、「コンテンツ」値へのパスは次のとおりです:
- data
- video_info (リスト)
- Firstリスト内の辞書
- アナウンスメント (JSON を表す文字列)
- コンテンツ (ロードされた JSON 内)
- 下降のパス:
- data = data['data'] で開始します。
- リストのインデックス付けを使用して、video_info の最初の辞書にアクセスします。
- アナウンスメントの値を変数に代入します。
- アナウンスメントに保存されている JSON 文字列を次を使用して読み込みます。 json.loads().
- ロードされた辞書内の目的の値にアクセスします。
このアプローチに従うことで、複雑な JSON 構造内のネストされたデータに効率的にアクセスして操作できます。
以上が埋め込まれた JSON ドキュメントを文字列として含むネストされた JSON データにアクセスするにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

toAppendElementStoapyThonList、usetheappend()methodforsingleelements、extend()formultipleElements、andinsert()forspecificopsitions.1)useappend()foraddingoneElementatheend.2)useextend()toaddmultipleelementseffictience.3)

To CreateapythonList、usesquareBrackets []およびSeparateItemswithcommas.1)listsaredynamicandcanholdmixdatatypes.2)useappend()、remaid()、andslicingformanipulation.3)listcompreheNsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsientionforcreating.4)

金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。

pythonarraysarasarecreatedusingthearraymodule、notbuilt-inlikelists.1)importthearraymodule.2)specifytheTypecode、emg。、 'i'forintegers.3)Arraysofferbettermemoreefficiency forhomogeneousdatabutlasefutablethanlists。

Shebangラインに加えて、Pythonインタープリターを指定するには多くの方法があります。1。コマンドラインから直接Pythonコマンドを使用します。 2。バッチファイルまたはシェルスクリプトを使用します。 3. makeやcmakeなどのビルドツールを使用します。 4. Invokeなどのタスクランナーを使用します。各方法には利点と短所があり、プロジェクトのニーズに合った方法を選択することが重要です。

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1)numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2)nusinnnnedarytypeconversions.3)レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

inpython、youcanspecthedatatypeyfelemeremodelernspant.1)usenpynernrump.1)usenpynerp.dloatp.ploatm64、フォーマーpreciscontrolatatypes。


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