JSON编码支持的基本数据类型为 None , bool , int , float 和 str , 以及包含这些类型数据的lists,tuples和dictionaries。 对于dictionaries,keys需要是字符串类型(字典中任何非字符串类型的key在编码时会先转换为字符串)。 为了遵循JSON规范,你应该只编码Python的lists和dictionaries。 而且,在web应用程序中,顶层对象被编码为一个字典是一个标准做法。
JSON编码的格式对于Python语法而已几乎是完全一样的,除了一些小的差异之外。 比如,True会被映射为true,False被映射为false,而None会被映射为null。 下面是一个例子,演示了编码后的字符串效果:
>>> json.dumps(False) 'false' >>> d = {'a': True, ... 'b': 'Hello', ... 'c': None} >>> json.dumps(d) '{"b": "Hello", "c": null, "a": true}' >>>
如果你试着去检查JSON解码后的数据,你通常很难通过简单的打印来确定它的结构, 特别是当数据的嵌套结构层次很深或者包含大量的字段时。 为了解决这个问题,可以考虑使用pprint模块的 pprint() 函数来代替普通的 print() 函数。 它会按照key的字母顺序并以一种更加美观的方式输出。 下面是一个演示如何漂亮的打印输出Twitter上搜索结果的例子:
>>> from urllib.request import urlopen >>> import json >>> u = urlopen('http://search.twitter.com/search.json?q=python&rpp=5') >>> resp = json.loads(u.read().decode('utf-8')) >>> from pprint import pprint >>> pprint(resp) {'completed_in': 0.074, 'max_id': 264043230692245504, 'max_id_str': '264043230692245504', 'next_page': '?page=2&max_id=264043230692245504&q=python&rpp=5', 'page': 1, 'query': 'python', 'refresh_url': '?since_id=264043230692245504&q=python', 'results': [{'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:26 +0000', 'from_user': ... }, {'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:14 +0000', 'from_user': ... }, {'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:13 +0000', 'from_user': ... }, {'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:07 +0000', 'from_user': ... } {'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:04 +0000', 'from_user': ... }], 'results_per_page': 5, 'since_id': 0, 'since_id_str': '0'} >>>
一般来讲,JSON解码会根据提供的数据创建dicts或lists。 如果你想要创建其他类型的对象,可以给 json.loads() 传递object_pairs_hook或object_hook参数。 例如,下面是演示如何解码JSON数据并在一个OrderedDict中保留其顺序的例子:
>>> s = '{"name": "ACME", "shares": 50, "price": 490.1}' >>> from collections import OrderedDict >>> data = json.loads(s, object_pairs_hook=OrderedDict) >>> data OrderedDict([('name', 'ACME'), ('shares', 50), ('price', 490.1)]) >>>
下面是如何将一个JSON字典转换为一个Python对象例子:
>>> class JSONObject: ... def __init__(self, d): ... self.__dict__ = d ... >>> >>> data = json.loads(s, object_hook=JSONObject) >>> data.name 'ACME' >>> data.shares 50 >>> data.price 490.1 >>>
最后一个例子中,JSON解码后的字典作为一个单个参数传递给 __init__() 。 然后,你就可以随心所欲的使用它了,比如作为一个实例字典来直接使用它。
在编码JSON的时候,还有一些选项很有用。 如果你想获得漂亮的格式化字符串后输出,可以使用 json.dumps() 的indent参数。 它会使得输出和pprint()函数效果类似。比如:
>>> print(json.dumps(data)) {"price": 542.23, "name": "ACME", "shares": 100} >>> print(json.dumps(data, indent=4)) { "price": 542.23, "name": "ACME", "shares": 100 } >>>
对象实例通常并不是JSON可序列化的。例如:
>>> class Point: ... def __init__(self, x, y): ... self.x = x ... self.y = y ... >>> p = Point(2, 3) >>> json.dumps(p) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/usr/local/lib/python3.3/json/__init__.py", line 226, in dumps return _default_encoder.encode(obj) File "/usr/local/lib/python3.3/json/encoder.py", line 187, in encode chunks = self.iterencode(o, _one_shot=True) File "/usr/local/lib/python3.3/json/encoder.py", line 245, in iterencode return _iterencode(o, 0) File "/usr/local/lib/python3.3/json/encoder.py", line 169, in default raise TypeError(repr(o) + " is not JSON serializable") TypeError: <__main__.Point object at 0x1006f2650> is not JSON serializable >>>
如果你想序列化对象实例,你可以提供一个函数,它的输入是一个实例,返回一个可序列化的字典。例如:
def serialize_instance(obj): d = { '__classname__' : type(obj).__name__ } d.update(vars(obj)) return d
如果你想反过来获取这个实例,可以这样做:
# Dictionary mapping names to known classes classes = { 'Point' : Point } def unserialize_object(d): clsname = d.pop('__classname__', None) if clsname: cls = classes[clsname] obj = cls.__new__(cls) # Make instance without calling __init__ for key, value in d.items(): setattr(obj, key, value) return obj else: return d
下面是如何使用这些函数的例子:
>>> p = Point(2,3) >>> s = json.dumps(p, default=serialize_instance) >>> s '{"__classname__": "Point", "y": 3, "x": 2}' >>> a = json.loads(s, object_hook=unserialize_object) >>> a <__main__.Point object at 0x1017577d0> >>> a.x 2 >>> a.y 3 >>>
json 模块还有很多其他选项来控制更低级别的数字、特殊值如NaN等的解析。 可以参考官方文档获取更多细节。

Python은 엄격하게 라인 별 실행이 아니지만 통역사 메커니즘을 기반으로 최적화되고 조건부 실행입니다. 통역사는 코드를 PVM에 의해 실행 된 바이트 코드로 변환하며 상수 표현식을 사전 컴파일하거나 루프를 최적화 할 수 있습니다. 이러한 메커니즘을 이해하면 코드를 최적화하고 효율성을 향상시키는 데 도움이됩니다.

Python에는 두 개의 목록을 연결하는 방법이 많이 있습니다. 1. 연산자 사용 간단하지만 큰 목록에서는 비효율적입니다. 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 효율적이고 읽기 쉬운 = 연산자를 사용하십시오. 4. 메모리 효율적이지만 추가 가져 오기가 필요한 itertools.chain function을 사용하십시오. 5. 우아하지만 너무 복잡 할 수있는 목록 구문 분석을 사용하십시오. 선택 방법은 코드 컨텍스트 및 요구 사항을 기반으로해야합니다.

Python 목록을 병합하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 단순하지만 큰 목록에 대한 메모리 효율적이지 않은 연산자 사용; 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 큰 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오. 4. 사용 * 운영자, 한 줄의 코드로 중소형 목록을 병합하십시오. 5. Numpy.concatenate를 사용하십시오. 이는 고성능 요구 사항이있는 대규모 데이터 세트 및 시나리오에 적합합니다. 6. 작은 목록에 적합하지만 비효율적 인 Append Method를 사용하십시오. 메소드를 선택할 때는 목록 크기 및 응용 프로그램 시나리오를 고려해야합니다.

CompiledLanguagesOfferSpeedSecurity, while InterpretedLanguagesProvideeaseofusEandportability

Python에서, for 루프는 반복 가능한 물체를 가로 지르는 데 사용되며, 조건이 충족 될 때 반복적으로 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 1) 루프 예제 : 목록을 가로 지르고 요소를 인쇄하십시오. 2) 루프 예제 : 올바르게 추측 할 때까지 숫자 게임을 추측하십시오. 마스터 링 사이클 원리 및 최적화 기술은 코드 효율성과 안정성을 향상시킬 수 있습니다.

목록을 문자열로 연결하려면 Python의 join () 메소드를 사용하는 것이 최선의 선택입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 목록 요소를 ''.join (my_list)과 같은 문자열로 연결하십시오. 2) 숫자가 포함 된 목록의 경우 연결하기 전에 맵 (str, 숫자)을 문자열로 변환하십시오. 3) ','. join (f '({fruit})'forfruitinfruits와 같은 복잡한 형식에 발전기 표현식을 사용할 수 있습니다. 4) 혼합 데이터 유형을 처리 할 때 MAP (str, mixed_list)를 사용하여 모든 요소를 문자열로 변환 할 수 있도록하십시오. 5) 큰 목록의 경우 ''.join (large_li

PythonuseSahybrideactroach, combingingcompytobytecodeandingretation.1) codeiscompiledToplatform-IndependentBecode.2) bytecodeistredbythepythonvirtonmachine, enterancingefficiency andportability.


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