众多语言都能进行爬虫,但基于python的爬虫显得更加简洁,方便。爬虫也成了python语言中必不可少的一部分。爬虫解析数据的方式有很多种,在上一篇给大家介绍的是爬虫能获取什么样的数据和具体的解析方式,本篇给大家带来的是JSON解析。
JSON
json简单说就是javascript中的对象和数组,所以这两种结构就是对象和数组两种结构,通过这两种结构可以表示各种复杂的结构。
对象:
对象在js中表示为{ }括起来的内容,数据结构为 { key:value, key:value, ... }的键值对的结构,在面向对象的语言中,key为对象的属性,value为对应的属性值,所以很容易理解,取值方法为 对象.key 获取属性值,这个属性值的类型可以是数字、字符串、数组、对象这几种。
数组:
数组在js中是中括号[ ]括起来的内容,数据结构为 ["Python", "javascript", "C++", ...],取值方式和所有语言中一样,使用索引获取,字段值的类型可以是 数字、字符串、数组、对象几种。
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,它使得人们很容易的进行阅读和编写。同时也方便了机器进行解析和生成。适用于进行数据交互的场景,比如网站前台与后台之间的数据交互。
import json def resolveJson(path): file = open(path, "rb") fileJson = json.load(file) field = fileJson["field"] futures = fileJson["futures"] type = fileJson["type"] name = fileJson["name"] time = fileJson["time"] return (field, futures, type, name, time) def output(): result = resolveJson(path) print(result) for x in result: for y in x: print(y) path = r"C:\Users\dell\Desktop\kt\test.json" output()
注意函数返回多个值时返回的是一个元组tuple;
对一个字符串进行for循环的时候会对每个字符进行遍历
Python JSON
本章节我们将为大家介绍如何使用 Python 语言来编码和解码 JSON 对象。
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写。
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
json.dumps 用于将 Python 对象编码成 JSON 字符串。
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 = [ { 'a' : 1, 'b' : 2, 'c' : 3, 'd' : 4, 'e' : 5 } ] json = json.dumps(data) print json
以上代码执行结果为:
[{"a": 1, "c": 3, "b": 2, "e": 5, "d": 4}]
使用参数让 JSON 数据格式化输出:
>>> import json >>> print json.dumps({'a': 'Runoob', 'b': 7}, sort_keys=True, indent=4, separators=(',', ': ')) { "a": "Runoob", "b": 7 }
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:
<pre class="brush:php;toolbar:false"> #!/usr/bin/python import json jsonData = '{"a":1,"b":2,"c":3,"d":4,"e":5}'; text = json.loads(jsonData) print text
以上代码执行结果为:
{u'a': 1, u'c': 3, u'b': 2, u'e': 5, u'd': 4}
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。
Github 地址:https://github.com/dmeranda/demjson
官方地址:http://deron.meranda.us/python/demjson/
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。本教程我们会下载 Demjson 并安装:
$ tar -xvzf demjson-2.2.3.tar.gz $ cd demjson-2.2.3 $ python setup.py install
JSON 函数
函数 描述
encode 将 Python 对象编码成 JSON 字符串
decode 将已编码的 JSON 字符串解码为 Python 对象
encode
Python encode() 函数用于将 Python 对象编码成 JSON 字符串。
语法
demjson.encode(self, obj, nest_level=0)
实例
以下实例将数组编码为 JSON 格式数据:
<pre class="brush:php;toolbar:false"> #!/usr/bin/python import demjson data = [ { 'a' : 1, 'b' : 2, 'c' : 3, 'd' : 4, 'e' : 5 } ] json = demjson.encode(data) print json
以上代码执行结果为:
[{"a":1,"b":2,"c":3,"d":4,"e":5}]
decode
Python 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。
语法
demjson.decode(self, txt)
实例
以下实例展示了Python 如何解码 JSON 对象:
<pre class="brush:php;toolbar:false"> #!/usr/bin/python import demjson json = '{"a":1,"b":2,"c":3,"d":4,"e":5}'; text = demjson.decode(json) print text
以上代码执行结果为:
{u'a': 1, u'c': 3, u'b': 2, u'e': 5, u'd': 4}
Atas ialah kandungan terperinci 爬虫的解析方式一:JOSN解析. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.


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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

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

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma