この記事は、Python での JSON シリアル化の詳細な分析を提供します。一定の参考価値があります。必要な友人は参照できます。お役に立てれば幸いです。
なぜこれを書くかというと、私はいつも混乱して間違いやすいからです。書いて大丈夫かどうか確認してください。
シリアル化とは、変数をメモリから変更することを指します。保存または送信できるプロセスはシリアル化 (ダンプを使用) と呼ばれ、変数の内容はシリアル化されたオブジェクトから
# に再読み取りされます。## これは (ロードを使用した) 逆シリアル化と呼ばれます。
#異なるプログラミング言語間でオブジェクトを転送したい場合は、オブジェクトを次のようにシリアル化する必要があります。 XML などの標準形式ですが、より良い方法は、JSON にシリアル化することです。JSON
は文字列として表現され、すべての言語で読み取ることができ、ディスクやディスクに簡単に保存できるためです。ネットワーク経由で送信されます。 JSON は標準形式であるだけでなく、XML よりも高速であり、
Web ページで直接読み込むことができ、非常に便利です。
JSON と Python の組み込みデータの対応
dumps() メソッドは str を返します。その内容は標準の JSON です。同様に、dump() メソッドは JSON を file_Object に直接書き込むことができます。 JSON を
Python オブジェクトに逆シリアル化するには、loads() または対応するload() メソッドを使用します。前者は JSON 文字列を逆シリアル化し、後者は file_Object から文字列を読み取って逆シリアル化します。 #インスタンス
ダンプオブジェクトのシリアル化
data= { "广州市": { "番禺区": ["南村镇", "大石镇", "榄核镇"], "天河区": ["广州塔", "中信广场", "天河又一城"] } } s = json.dumps(data, sort_keys=True, indent=4, ensure_ascii=False) print(s)
#dumps: オブジェクトをシリアル化します sort_keys: キーに従って並べ替えます indent: 4 つのスペースでインデントされ、出力は読みやすいです ensure_ascii: シリアル化できます 非 ASCII コード (中国語など) を変換します
dump: オブジェクトをファイルにシリアル化する
# dump() の最初のパラメータはシリアル化するオブジェクトで、2 番目のパラメータは開いているファイル ハンドルです。ファイルを開くときは、UTF-8 エンコーディングで Open を追加することに注意してください # 运行此文件之后在统计目录下会有一个data.json文件 反序列化 load:从一个打开的文件句柄加载数据,注意打开的文件编码 loads: 从一个对象加载数据 不加ensure_ascii=False 结果是 加入ensure_ascii=Falsewith open("data.json", "w", encoding="UTF-8") as f:
s = json.dump(data, f, ensure_ascii=False)
with open("data.json", "r", encoding="UTF-8") as f:
r = json.load(f)
print(r)
a = json.loads(data)
print(a)
a = json.loads(data,ensure_ascii=False) 要注意
print(a)
a=json.loads(input("请输入添加的数据:"),enconding='utf-8')
print(a)
以上がPythonでのJSONシリアル化の詳細な分析の詳細内容です。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。


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

Dreamweaver Mac版
ビジュアル Web 開発ツール

WebStorm Mac版
便利なJavaScript開発ツール

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境
