Python에서 JSON 데이터 구문 분석 및 활용
Python 프로그램에서 JSON 데이터를 수신할 때 특정 데이터에 접근하여 활용해야 하는 경우가 종종 있습니다. JSON 객체에서. json 모듈을 사용하면 JSON 데이터를 쉽게 구문 분석하고 조작하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.
JSON 데이터 구문 분석
JSON 데이터를 구문 분석하고 이를 Python 객체의 경우 json.loads() 메서드를 사용하세요. 이 메서드는 JSON 문자열을 입력으로 예상하고 JSON 데이터의 구조에 따라 Python 사전, 목록 또는 튜플을 반환합니다. 예를 들어 다음 JSON 문자열이 있는 경우:
jsonStr = '{"one" : "1", "two" : "2", "three" : "3"}'
다음과 같이 구문 분석할 수 있습니다.
import json data = json.loads(jsonStr)
결과는 각 키-값 쌍이 필드에 해당하는 Python 사전입니다. -JSON 객체의 값 쌍.
액세스 및 사용 데이터
JSON 데이터를 구문 분석한 후에는 사전 액세스 구문을 사용하여 개별 값에 액세스할 수 있습니다. 키의 값을 검색하려면 대괄호 표기법을 사용하면 됩니다.
value = data["key"]
이 예에서 "2" 키의 값을 얻으려면 다음을 수행할 수 있습니다.
value = data["two"]
이렇게 하면 값 변수에 "2" 값이 할당됩니다. 그런 다음 필요에 따라 프로그램에서 이 값을 사용할 수 있습니다.
추가 참고 사항:
- JSON 데이터를 문자열로 수신하는 경우 json.loads( ) 그것을 분석합니다. 파일에 저장된 데이터의 경우 대신 json.load()를 사용하세요.
- 때때로 JSON 데이터에 줄로 구분된 개체가 포함될 수 있습니다. 이를 처리하려면 jsonlines 모듈을 사용하는 것이 좋습니다.
- Python의 repr()에서 얻은 데이터와 같은 일부 데이터는 표면적으로 JSON과 유사할 수 있지만 유효한 JSON이 아닙니다. 해당 데이터는 별도로 처리하세요.
위 내용은 Python에서 JSON의 특정 데이터를 어떻게 구문 분석하고 액세스할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

pythonlistsareimplementedesdynamicarrays, notlinkedlists.1) thearestoredIntIguousUousUousUousUousUousUousUousUousUousInSeripendExeDaccess, LeadingSpyTHOCESS, ImpactingEperformance

PythonoffersfourmainmethodstoremoveElementsfromalist : 1) 제거 (값) 제거 (값) removesthefirstoccurrencefavalue, 2) pop (index) 제거 elementatAspecifiedIndex, 3) delstatemeveselementsByindexorSlice, 4) RemovesAllestemsfromTheChmetho

Toresolvea "permissionDenied"오류가 발생할 때 오류가 발생합니다.

arraysarecrucialinpythonimageProcessingAstheyenableantureficient -manipulationand analysysofimagedata.1) ImagesAreconTortonumpyArrays, withGrayScaleImages2DarraysAndColorImagesS3darrays.2) arraysallowforvectorizedoperations, inablingastAdmentments bri

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Numpy에서 전체 배열의 수학적 작업은 벡터화 된 작업을 통해 효율적으로 구현 될 수 있습니다. 1) 추가 (ARR 2)와 같은 간단한 연산자를 사용하여 배열에서 작업을 수행하십시오. 2) Numpy는 기본 C 언어 라이브러리를 사용하여 컴퓨팅 속도를 향상시킵니다. 3) 곱셈, 분할 및 지수와 같은 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다. 4) 배열 모양이 호환되도록 방송 작업에주의를 기울이십시오. 5) NP.Sum ()과 같은 Numpy 함수를 사용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Python에는 요소를 목록에 삽입하는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 삽입 (인덱스, 값) 메소드를 사용하여 지정된 인덱스에 요소를 삽입 할 수 있지만 큰 목록의 시작 부분에서 삽입하는 것은 비효율적입니다. 2) Append (value) 메소드를 사용하여 목록 끝에 요소를 추가하여 매우 효율적입니다. 대형 목록의 경우 Append ()를 사용하거나 Deque 또는 Numpy Array를 사용하여 성능을 최적화하는 것이 좋습니다.


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