JSON 函数
使用 JSON 函数需要导入 json 库:import json。
函数 描述
json.dumps 将 Python 对象编码成 JSON 字符串
json.loads 将已编码的 JSON 字符串解码为 Python 对象
json.dumps
语法
json.dumps(obj, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, encoding="utf-8", default=None, sort_keys=False, **kw)
实例
以下实例将数组编码为 JSON 格式数据:
#!/usr/bin/python import json data = {'number': 6, 'name': 'Pythontab'} jsonData = json.dumps(data) print jsonData
以上代码执行结果为:
{"number": 6, "name": "Pythontab"}
注意: 大家可能发现,执行上述转换以后,数据并没有发生变化,这里要说一下: 在json中双引号才是标注的字符串分割符号,单引号不标准。
使用参数让 JSON 数据排序并格式化输出:
#!/usr/bin/python import json data = {'number': 6, 'name': 'Pythontab'} jsonData = json.dumps(data, sort_keys=True, indent=4, separators=(',', ': ')) print jsonData
输出结果
{ "name": "Pythontab", "number": 6 }
python 原始类型向 json 类型的转化对照表:
Python | JSON |
---|---|
dict | object |
list, tuple | array |
str, unicode | string |
int, long, float | number |
True | true |
False | false |
None | null |
json.loads
json.loads 用于解码 JSON 数据。该函数返回 Python 字段的数据类型。
语法
json.loads(s[, encoding[, cls[, object_hook[, parse_float[, parse_int[, parse_constant[, object_pairs_hook[, **kw]]]]]]]])
实例
以下实例展示了Python 如何解码 JSON 对象:
#!/usr/bin/python import json jsonData = '{"number": 6, "name": "Pythontab"}' str = json.loads(jsonData) print str
以上代码执行结果为:
{u'number': 6, u'name': u'Pythontab'}
json 类型转换到 python 的类型对照表:
JSON | Python |
---|---|
object | dict |
array | list |
string | unicode |
number (int) | int, long |
number (real) | float |
true | True |
false | False |
null | None |
使用第三方库:Demjson
Demjson 是 python 的第三方模块库,可用于编码和解码 JSON 数据,包含了 JSONLint 的格式化及校验功能。
环境配置
在使用 Demjson 编码或解码 JSON 数据前,我们需要先安装 Demjson 模块。
方法1:源码安装
$ tar -xvzf demjson-2.2.4.tar.gz
$ cd demjson-2.2.4
$ python setup.py install
方法2:直接使用pip安装
pip install Demjson
JSON 函数
函数 描述
encode 将 Python 对象编码成 JSON 字符串
decode 可以使用 demjson.decode() 函数解码 JSON 数据。该函数返回 Python 字段的数据类型。
encode语法
demjson.encode(self, obj, nest_level=0)
decode语法
demjson.decode(self, txt)
Atas ialah kandungan terperinci Python解析JSON详解. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Arraysinpython, terutamanya yang, arecrucialinscientificificputingputingfortheirefficiencyandversatility.1) mereka yang digunakan untuk

Anda boleh menguruskan versi python yang berbeza dengan menggunakan Pyenv, Venv dan Anaconda. 1) Gunakan pyenv untuk menguruskan pelbagai versi python: Pasang pyenv, tetapkan versi global dan tempatan. 2) Gunakan VENV untuk mewujudkan persekitaran maya untuk mengasingkan kebergantungan projek. 3) Gunakan Anaconda untuk menguruskan versi python dalam projek sains data anda. 4) Simpan sistem python untuk tugas peringkat sistem. Melalui alat dan strategi ini, anda dapat menguruskan versi Python yang berbeza untuk memastikan projek yang lancar.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesoverstanderardpythonarrays: 1) thearemuchfasterduetoc-assedimplementation, 2) thearemorememory-efficient, antyedlargedataSets, and3) theyofferoptimized, vectorizedfuncionsformathhematicalicalicalicialisation

Kesan homogenitas tatasusunan pada prestasi adalah dwi: 1) homogenitas membolehkan pengkompil untuk mengoptimumkan akses memori dan meningkatkan prestasi; 2) tetapi mengehadkan kepelbagaian jenis, yang boleh menyebabkan ketidakcekapan. Singkatnya, memilih struktur data yang betul adalah penting.

ToCraftExecutablePythonscripts, ikutiTheseBestPractics: 1) addAshebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3)

Numpyarraysarebetterfornumericationsoperationsandmulti-dimensialdata, whiletheArrayModuleissuitiableforbasic, ingatan-efisienArrays.1) numpyexcelsinperformanceandfunctionalityforlargedatasetsandcomplexoperations.2) thearrayModeMoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremorem

NumpyarraysareBetterforheavynumericalcomputing, whilethearraymoduleismoresuitifFormemory-constrainedprojectswithsimpledatypes.1) numpyarraysofferversativilityandperformanceForlargedATAsetSandcomplexoperations.2)

ctypesallowscreatingandmanipulatingc-stylearraysinpython.1) usectypestointerwithclibrariesforperformance.2) createec-stylearraysfornumericalcomputations.3) Passarraystocfuntionsforficientsoperations.however, becautiousofmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmem


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft
