JSON 데이터를 파일에 쓰는 방법
다음 코드를 사용하여 사전에 저장된 JSON 데이터를 파일에 쓰려고 할 때:
f = open('data.json', 'wb') f.write(data)
다음 오류가 발생할 수 있습니다.
TypeError: must be string or buffer, not dict
이것은 사전에 있는 데이터를 작성하기 전에 JSON으로 인코딩해야 하기 때문입니다.
Python 내장 JSON 모듈 사용:
Python에 내장된 json 모듈은 편리한 JSON 데이터를 인코딩하고 디코딩하는 방법. 사전에서 JSON 데이터를 쓰려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.
최대 호환성을 위해(Python 2 및 3):
import json with open('data.json', 'w') as f: json.dump(data, f)
For 최신 시스템(Python 3 및 UTF-8 support):
import json with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
- ensure_ascii=False: 이는 ASCII가 아닌 문자가 이스케이프 시퀀스로 변환되지 않고 원래 문자를 유지하도록 보장합니다.
- indent=4 : 가독성을 위해 JSON 출력을 들여쓰기합니다.
참고: 자세한 내용은 json 모듈에 대해서는 Python 문서를 참조하세요.
위 내용은 Python에서 사전의 JSON 데이터를 파일에 어떻게 올바르게 쓸 수 있습니까?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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