この記事では、Python での JSON と pickle の使い方を紹介します (コード付き)。一定の参考価値があります。困っている友人は参考にしてください。お役に立てれば幸いです。
1: はじめに
(1)JSON (JavaScript Object Notation) は軽量 (XML ヘビーウェイト) データ交換形式です。
は、ECMAScript のサブセットに基づいて、データ交換用にカスタマイズされたルールです。
(2)JSON はデータ形式です。
文字列は JSON の表現です。 (JSON 形式に準拠した文字列を JSON 文字列と呼びます)
(3) json モジュールは、Python3 で JSON データのエンコードとデコードに使用できます。これには 2 つの関数が含まれています:
json.dumps( ) : データをエンコードします。
json.loads(): データをデコードします。
(4)JSON の利点は、読みやすい、解析しやすい、ネットワーク伝送効率が高い、言語を超えたデータ交換です
2: Python エンコードから JSON 型への変換対応表:
_______________________________________________ | python | JSON | ------------------------------------------------- | dict | object | ------------------------------------------------- | list,tuple | array | ------------------------------------------------- | str | string | ------------------------------------------------- | int,float,Enums | number | ------------------------------------------------- | True,False,None | true,false,null | -------------------------------------------------
3: 文字列の代わりにファイルを処理したい場合は、
json.dump()
json.load()
を使用できます。 4: Pickle を使用してデータをシリアル化および逆シリアル化する
(1) メソッド:
pickle.dump()
pickle.load()
pickle.dumps()
pickle.loads ( )
(2) データ型:
Python でサポートされるすべてのネイティブ型: ブール、整数、浮動小数点数、複素数、文字列、バイト、なし。
任意のプリミティブ型で構成されるリスト、タプル、辞書、およびセット。
関数、クラス、クラスのインスタンス
5: JSON と pickle の違い
JSON シリアル化と逆シリアル化の目的は、Python データ型を JSON 標準型に変換することです。
または、JSON 型データを Python データ型に変換して、異なる言語間のデータ交換を実現します。
pickle: プログラムの実行中にデータの一部を保存したり、再利用したり、他の人に送信したりする場合は、このメソッド
を使用してデータをファイルに書き込み、すべてのデータ型をサポートできます。
以上がPython での JSON と pickle の使用法の概要 (コード付き)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。

PythonArraysSupportVariousoperations:1)SlicingExtractsSubsets、2)Appending/ExtendingAdddesements、3)inSertingSelementSatspecificpositions、4)remvingingDeletesements、5)sorting/verversingsorder、and6)listenionsionsionsionsionscreatenewlistsebasedexistin

numpyarraysAressertialentionsionceivationsefirication-efficientnumericalcomputations andDatamanipulation.theyarecrucialindatascience、mashineelearning、物理学、エンジニアリング、および促進可能性への適用性、scaledatiencyを効率的に、forexample、infinancialanalyyy

UseanArray.ArrayOverAlistinPythonは、Performance-criticalCode.1)homogeneousdata:araysavememorywithpedelements.2)Performance-criticalcode:Araysofterbetterbetterfornumerumerumericaleperations.3)interf

いいえ、notallistoperationSaresuptedbyarrays、andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorintorintorinsertizizing、whosimpactsporformance.2)リスト

toaccesselementsinapythonlist、useindexing、negativeindexing、slicing、oriteration.1)indexingstartsat0.2)negativeindexingAcsesess.3)slicingextractStions.4)reterationSuseSuseSuseSuseSeSeS forLoopseCheckLentlentlentlentlentlentlenttodExeror。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、


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