인터넷 시대의 발달과 함께 데이터는 우리가 노출하는 모든 형태의 정보의 기초가 되었으며, 그 중 JSON 데이터 형식은 네트워크 데이터 교환에 자주 사용됩니다. 이 데이터 형식의 구문 분석 및 사용을 용이하게 하기 위해 Python 언어는 이 기사에서 자세히 설명할 JSON 구문 분석 라이브러리를 제공합니다.
1. JSON 소개
JSON(JavaScript Object Notation)은 경량 데이터 교환 형식입니다. XML에 비해 JSON은 더 간결하고, 읽고 쓰기 쉽고, 구문 분석하고 생성하기가 더 쉽습니다. JSON의 기본 데이터 유형에는 문자열, 숫자, 부울, null 및 두 가지 복합 유형인 배열과 객체가 포함됩니다. 다양한 프로그래밍 언어로 JSON 데이터를 쉽게 생성하고 구문 분석할 수 있습니다.
2. Python의 JSON 모듈
Python에는 JSON 데이터를 쉽게 생성하고 구문 분석할 수 있는 JSON 모듈이 내장되어 있습니다. 이 모듈에는 Python 개체를 JSON 형식 문자열로 변환하고, Python 개체를 JSON 형식으로 변환하여 파일에 저장하고, JSON 문자열을 Python 개체로 변환하고 읽고 읽는 데 사용되는 덤프, 덤프, 로드 및 로드의 네 가지 기능이 포함되어 있습니다. JSON 형식의 파일을 Python 객체로 변환합니다.
- dumps 및 dump 함수
dumps 함수는 Python 객체를 JSON 형식의 문자열로 변환합니다. 사용 방법은 다음과 같습니다.
import json data = {'name': 'Jack', 'age': 18, 'gender': 'male'} json_str = json.dumps(data) print(json_str)
실행 결과는 다음과 같습니다.
{"name": "Jack", "age": 18, "gender": "male"}
dump 함수는 Python 객체를 JSON 형식으로 변환하여 저장합니다. 파일에서 사용 방법은 다음과 같습니다.
import json data = {'name': 'Jack', 'age': 18, 'gender': 'male'} with open('data.json', 'w') as f: json.dump(data, f)
- loads 및 로드 함수
loads 함수는 JSON 문자열을 Python 객체로 변환합니다. 사용 방법은 다음과 같습니다.
import json json_str = '{"name": "Jack", "age": 18, "gender": "male"}' data = json.loads(json_str) print(data)
실행 결과는 다음과 같습니다.
{'name': 'Jack', 'age': 18, 'gender': 'male'}
load 함수는 JSON 형식의 파일을 읽어서 Python 객체로 변환합니다. 사용 방법은 다음과 같습니다.
import json with open('data.json', 'r') as f: data = json.load(f) print(data)
data.json 파일이 현재 디렉터리에 있는지 확인하세요.
3. 사용예
이제 Python에서 JSON 파싱 라이브러리를 사용하는 방법을 보다 직관적으로 설명하기 위해 예를 들어보겠습니다.
이제 네트워크에서 JSON 형식의 데이터를 가져와야 한다고 가정해 보겠습니다. 구조는 다음과 같습니다.
{ "name": "Jack", "age": 18, "gender": "male", "scores": [ { "subject": "Math", "score": 90 }, { "subject": "English", "score": 85 } ] }
먼저 요청 라이브러리를 사용하여 데이터를 가져와 Python 개체로 구문 분석합니다.
import requests import json url = 'https://example.com/data.json' response = requests.get(url) data = json.loads(response.text)
다음으로 다음을 수행할 수 있습니다. 각각 다음 코드를 사용하여 가져옵니다. 각 필드는
name = data['name'] age = data['age'] gender = data['gender'] scores = data['scores'] for score in scores: subject = score['subject'] score = score['score']
마지막으로 가져온 데이터를 로컬 파일에 저장할 수 있습니다.
import json with open('data.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write('name: ' + name + ' ') f.write('age: ' + str(age) + ' ') f.write('gender: ' + gender + ' ') f.write('scores: ') for score in scores: f.write(' subject: ' + score['subject'] + ' ') f.write(' score: ' + str(score['score']) + ' ')
이 예를 통해 JSON 형식을 다음을 사용하여 쉽게 가져오고 처리할 수 있음을 알 수 있습니다. Python의 JSON 구문 분석 라이브러리 데이터.
4. 요약
JSON은 매우 편리한 데이터 형식이며 네트워크 응용 프로그램에서 널리 사용됩니다. Python의 JSON 구문 분석 라이브러리는 사용하기 쉽고 이해하기 쉬운 JSON 데이터 형식을 생성하고 구문 분석하기 위한 편리한 기능을 제공합니다. Python 자체 json 라이브러리를 직접 사용할 수도 있고, 타사 라이브러리 simplejson, ujson, demjson 등을 사용할 수도 있습니다. XML 형식에 비해 JSON은 더 가볍고, 읽기 쉽고, 쓰기 쉽고, 구문 분석하기 쉽고, 데이터 교환 및 처리가 더 편리합니다.
위 내용은 Python의 JSON 구문 분석 라이브러리에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Python은 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합한 반면 C는 고성능 및 기본 제어에 적합합니다. 1) Python은 간결한 구문과 함께 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2) C는 고성능과 정확한 제어를 가지고 있으며 게임 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

Python을 배우는 데 필요한 시간은 개인마다 다릅니다. 주로 이전 프로그래밍 경험, 학습 동기 부여, 학습 리소스 및 방법 및 학습 리듬의 영향을받습니다. 실질적인 학습 목표를 설정하고 실용적인 프로젝트를 통해 최선을 다하십시오.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

에디트플러스 중국어 크랙 버전
작은 크기, 구문 강조, 코드 프롬프트 기능을 지원하지 않음

WebStorm Mac 버전
유용한 JavaScript 개발 도구

안전한 시험 브라우저
안전한 시험 브라우저는 온라인 시험을 안전하게 치르기 위한 보안 브라우저 환경입니다. 이 소프트웨어는 모든 컴퓨터를 안전한 워크스테이션으로 바꿔줍니다. 이는 모든 유틸리티에 대한 액세스를 제어하고 학생들이 승인되지 않은 리소스를 사용하는 것을 방지합니다.

SublimeText3 영어 버전
권장 사항: Win 버전, 코드 프롬프트 지원!

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경
