JSON 함수
JSON 함수를 사용하려면 json 라이브러리를 가져와야 합니다. import json.
함수 설명
json.dumps Python 개체를 JSON 문자열로 인코딩
json.loads 인코딩된 JSON 문자열을 Python 개체로 디코딩
json.dumps
구문
json.dumps(obj, Skipkeys=False, verify_ascii=True, check_circular=True,allow_nan=True, cls=None, indent=None, 구분 기호=None, 인코딩="utf- 8", default=None, sort_keys=False, **kw)
예
다음 예는 배열을 JSON 형식 데이터로 인코딩합니다.
#!/usr/bin/python import json data = {'number': 6, 'name': 'Pythontab'} jsonData = json.dumps(data) print jsonData
실행 결과 위 코드는 다음과 같습니다.
{"number": 6, "name": "Pythontab"}
참고: 위 변환을 실행한 후에도 데이터가 변경되지 않은 것을 확인할 수 있습니다. 제가 말하고 싶은 것은 다음과 같습니다. json에서 큰따옴표는 표시된 문자열입니다. . 구분 기호, 작은따옴표는 표준이 아닙니다.
json.loadsjson.loads는 JSON 데이터를 디코딩하는 데 사용됩니다. 이 함수는 Python 필드의 데이터 유형을 반환합니다. 구문json.loads(s[, 인코딩[, cls[, object_hook[,parse_float[,parse_int[,parse_constant[,object_pairs_hook[, **kw]]]]]] ]])Python | JSON |
---|---|
dict | object |
list, tuple | array |
str, unicode | string |
int, long, float | number |
True | true |
False | false |
None | null |
예
다음 예는 Python이 JSON 객체를 디코딩하는 방법을 보여줍니다. #!/usr/bin/python import json data = {'number': 6, 'name': 'Pythontab'} jsonData = json.dumps(data, sort_keys=True, indent=4, separators=(',', ': ')) print jsonData위 코드의 실행 결과는 다음과 같습니다.
{ "name": "Pythontab", "number": 6 }json 유형을 Python의 유형 비교표로 변환: 타사 라이브러리 사용: DemjsonDemjson은 Python의 타사 모듈 라이브러리로, 다음과 같이 사용할 수 있습니다. JSONLint 형식화 및 확인 기능을 포함하여 JSON 데이터를 인코딩하고 디코딩합니다. Github 주소: https://github.com/dmeranda/demjson환경 구성
JSON | Python |
---|---|
object | dict |
array | list |
string | unicode |
number (int) | int, long |
number (real) | float |
true | True |
false | False |
null | None |
Demjson을 사용하여 JSON 데이터를 인코딩 또는 디코딩하기 전에 Demjson을 설치해야 합니다. 모듈 먼저 .
방법 1: 소스코드 설치$ tar -xvzf demjson-2.2.4.tar.gz$ cd demjson-2.2.4 $ python setup.py install방법 2: pip를 사용하여 직접 설치pip install DemjsonJSON 함수함수 설명encode Python 객체를 JSON 문자열로 인코딩 decode demjson.decode() 함수를 사용하여 JSON 데이터를 디코딩할 수 있습니다. 이 함수는 Python 필드의 데이터 유형을 반환합니다. 인코드 구문demjson.encode(self, obj, Nest_level=0)디코드 구문demjson.decode(self, txt)사용법이 너무 쉬워서 여기서는 예제를 생략하겠습니다~~위 내용은 Python 구문 분석 JSON에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2 시간 이내에 Python을 효율적으로 학습하는 방법 : 1. 기본 지식을 검토하고 Python 설치 및 기본 구문에 익숙한 지 확인하십시오. 2. 변수, 목록, 기능 등과 같은 파이썬의 핵심 개념을 이해합니다. 3. 예제를 사용하여 마스터 기본 및 고급 사용; 4. 일반적인 오류 및 디버깅 기술을 배우십시오. 5. 목록 이해력 사용 및 PEP8 스타일 안내서와 같은 성능 최적화 및 모범 사례를 적용합니다.

Python은 초보자 및 데이터 과학에 적합하며 C는 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 적합합니다. 1. 파이썬은 간단하고 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2.C는 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 적합한 고성능 및 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합한 반면 C는 고성능 및 시스템 프로그래밍에 더 적합합니다. 1. Python Syntax는 간결하고 학습하기 쉽고 데이터 처리 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 2.C는 복잡한 구문을 가지고 있지만 성능이 뛰어나고 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

파이썬을 배우기 위해 하루에 2 시간을 투자하는 것이 가능합니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 목록 및 사전과 같은 1 시간 안에 새로운 개념을 배우십시오. 2. 연습 및 연습 : 1 시간을 사용하여 소규모 프로그램 작성과 같은 프로그래밍 연습을 수행하십시오. 합리적인 계획과 인내를 통해 짧은 시간에 Python의 핵심 개념을 마스터 할 수 있습니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.


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mPDF
mPDF는 UTF-8로 인코딩된 HTML에서 PDF 파일을 생성할 수 있는 PHP 라이브러리입니다. 원저자인 Ian Back은 자신의 웹 사이트에서 "즉시" PDF 파일을 출력하고 다양한 언어를 처리하기 위해 mPDF를 작성했습니다. HTML2FPDF와 같은 원본 스크립트보다 유니코드 글꼴을 사용할 때 속도가 느리고 더 큰 파일을 생성하지만 CSS 스타일 등을 지원하고 많은 개선 사항이 있습니다. RTL(아랍어, 히브리어), CJK(중국어, 일본어, 한국어)를 포함한 거의 모든 언어를 지원합니다. 중첩된 블록 수준 요소(예: P, DIV)를 지원합니다.

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