この記事の内容は、Python が json データ (コード) を読み書きする方法に関するもので、一定の参考価値があり、困っている友人が参照することができます。
json
Python 言語を使用して、JSON オブジェクトをエンコードおよびデコードします。
JSON (JavaScript Object Notation) は、人間が読み書きしやすい軽量のデータ交換形式です。 json 関数を使用するには、json モジュールをインポートする必要があります
- #json.dumps #Python オブジェクトを JSON 文字列にエンコードする
- json.loads
- は、JSON データをデコードするために使用されます。この関数は、Python フィールドのデータ型を返します。
基本コマンド
Python オブジェクトを JSON 文字列形式にエンコードします
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>
取得した JSON 文字列を Python オブジェクトにデコードします
pydict = json.loads(jsonStr) #{'name': 'sheen', 'age': 17} <class> pylist = json.loads(jsonList) #[1, 3, 5, 1.2] <class></class></class>
Python オブジェクトは次のとおりです。 json 文字列形式にエンコードされ、ファイルに書き込まれます
with open('json.txt','w') as f : json.dump(d,f)
ファイル内の json 文字列を Python オブジェクトにデコードします
with open('json.txt') as f: jsondict = json.load(f) #{'name': 'sheen', 'age': 17} <class></class>
json example
それぞれに 100 A の値を与えます別のユーザーはファイル「json_dump.txt」に保存されており、JSON 形式です
json.dump() パラメータ- インデント
- は負でない整数でなければなりません。0 または空の場合、データは 1 行で表示されます。それ以外の場合は、インデントの数に従って前の空白を折り返して表示します。
#sort_keys
- キーの値に従ってデータを並べ替えます
-
#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
##IP アドレスのクエリIP に基づいた場所のクエリ、一部の API演算子やその他の情報は次のとおりです。
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
上記の API インターフェイスのほとんどは、json 形式を直接返すという特徴があります。
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)
##関連する推奨事項: Python を使用して JSON ファイルを読み書きする方法
##php データベースを使用して JSON を読み書きするデータベース、解決方法
以上がPythonでjsonデータを読み書きする方法(コード)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。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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