복잡한 JSON의 중첩 데이터 액세스
다음 JSON 데이터에서 "content" 필드에 어떻게 액세스합니까?
{ "status": "200", "msg": "", "data": { "time": "1515580011", "video_info": [ { "announcement": "{\"announcement_id\":\"6\",\"name\":\"INS\u8d26\u53f7\",\"icon\":\"http:\\/\\/liveme.cms.ksmobile.net\\/live\\/announcement\\/2017-08-18_19:44:54\\/ins.png\",\"icon_new\":\"http:\\/\\/liveme.cms.ksmobile.net\\/live\\/announcement\\/2017-10-20_22:24:38\\/4.png\",\"videoid\":\"15154610218328614178\",\"content\":\"FOLLOW ME PLEASE\",\"x_coordinate\":\"0.22\",\"y_coordinate\":\"0.23\"}", "announcement_shop": "" } ] } }
해결책
에 원하는 "콘텐츠" 값을 추출하려면 먼저 JSON 데이터를 Python dict에 로드해야 합니다. 그런 다음 다음과 같이 중첩된 데이터 구조를 탐색합니다.
- "data" 키에 액세스하여 내부 사전을 가져옵니다.
- 내부 사전에서 "video_info" 키에 액세스합니다. 사전 목록이 포함되어 있습니다.
- 색인을 사용하여 "video_info" 목록의 첫 번째 사전에 액세스합니다(이 경우 0).
- '공지' 키에 저장되는 공지 문자열은 그 자체가 JSON 문자열입니다. json.loads를 사용하여 dict로 변환합니다.
- 마지막으로 구문 분석된 공지 사전의 "content" 키에 액세스합니다.
Python 코드:
import json raw_data = { # JSON data pasted here } data = raw_data['data']['video_info'][0] # Convert the announcement string to a dict announcement_data = json.loads(data['announcement']) # Retrieve the desired content content = announcement_data['content'] print(content) # Output: 'FOLLOW ME PLEASE'
이 접근 방식을 따르면 복잡한 JSON 구조를 탐색하고 원하는 데이터를 효율적으로 추출할 수 있습니다.
위 내용은 중첩된 JSON 데이터에 액세스하는 방법: \'content\' 필드 추출?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

PythonArraysareCreatedusingThearrayModule, Notbuilt-inlikelists.1) importThearrayModule.2) SpecifyTyPeCode (예 : 'forIntegers.3) 초기에 초기화 성과의 공동체 정보가없는 사람들이 플렉스리스트.

Shebang 라인 외에도 Python 통역사를 지정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 명령 줄에서 직접 Python 명령을 사용하십시오. 2. 배치 파일 또는 쉘 스크립트를 사용하십시오. 3. Make 또는 Cmake와 같은 빌드 도구를 사용하십시오. 4. Invoke와 같은 작업 러너를 사용하십시오. 각 방법에는 장점과 단점이 있으며 프로젝트의 요구에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.


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