


Penjelasan terperinci tentang perpustakaan penghuraian JSON dalam Python
Dengan perkembangan era Internet, data telah menjadi asas kepada setiap bentuk maklumat yang kita dedahkan, dan antaranya, format data JSON sering digunakan dalam pertukaran data rangkaian. Untuk memudahkan penghuraian dan penggunaan format data ini, bahasa Python menyediakan perpustakaan penghuraian JSON, yang akan diterangkan secara terperinci dalam artikel ini.
1. Pengenalan kepada JSON
JSON (JavaScript Object Notation) ialah format pertukaran data yang ringan. Berbanding dengan XML, JSON lebih ringkas dan lebih mudah untuk dibaca dan ditulis, serta lebih mudah untuk menghuraikan dan menjana. Jenis data asas JSON termasuk rentetan, nombor, Boolean, null dan dua jenis komposit: tatasusunan dan objek. Pelbagai bahasa pengaturcaraan boleh menjana dan menghuraikan data JSON dengan mudah.
2. Modul JSON dalam Python
Python mempunyai modul JSON terbina dalam, yang boleh menjana dan menghuraikan data JSON dengan mudah. Modul ini merangkumi empat fungsi: dump, dump, load dan load, yang digunakan untuk menukar objek Python kepada rentetan format JSON, menukar objek Python ke dalam format JSON dan menyimpannya dalam fail, dan menukar rentetan JSON ke dalam Python Objects dan membaca dan menukar fail berformat JSON kepada objek Python.
- fungsi dump dan dump
Fungsi dump menukar objek Python kepada rentetan format JSON Kaedah penggunaan adalah seperti berikut:
import json data = {'name': 'Jack', 'age': 18, 'gender': 'male'} json_str = json.dumps(data) print(json_str)
Hasil yang sedang dijalankan adalah seperti berikut:
{"name": "Jack", "age": 18, "gender": "male"}
Fungsi dump menukar objek Python ke dalam format JSON dan menyimpannya dalam fail Penggunaannya adalah seperti berikut:
import json data = {'name': 'Jack', 'age': 18, 'gender': 'male'} with open('data.json', 'w') as f: json.dump(data, f)
- memuat dan memuatkan fungsi .
Fungsi loads menukar rentetan JSON kepada objek Python Kaedah penggunaan adalah seperti berikut:
import json json_str = '{"name": "Jack", "age": 18, "gender": "male"}' data = json.loads(json_str) print(data)
Hasil yang dijalankan adalah seperti berikut:
{'name': 'Jack', 'age': 18, 'gender': 'male'}
Fungsi beban berbunyi. dan menukar fail format JSON kepada objek Python Kaedah penggunaan adalah seperti berikut:
import json with open('data.json', 'r') as f: data = json.load(f) print(data)
Sila pastikan fail data.json berada dalam direktori semasa.
3. Contoh Penggunaan
Sekarang, kami memberikan contoh untuk menggambarkan dengan lebih intuitif cara menggunakan perpustakaan penghuraian JSON dalam Python.
Andaikan kita kini perlu mendapatkan data dalam format JSON daripada rangkaian, strukturnya adalah seperti berikut:
{ "name": "Jack", "age": 18, "gender": "male", "scores": [ { "subject": "Math", "score": 90 }, { "subject": "English", "score": 85 } ] }
Kami mula-mula menggunakan perpustakaan permintaan untuk mendapatkan data dan menghuraikannya menjadi objek Python :
import requests import json url = 'https://example.com/data.json' response = requests.get(url) data = json.loads(response.text)
Kemudian, kita boleh menggunakan kod berikut untuk mendapatkan setiap medan:
name = data['name'] age = data['age'] gender = data['gender'] scores = data['scores'] for score in scores: subject = score['subject'] score = score['score']
Akhir sekali, kita boleh menyimpan data yang diperoleh dalam fail tempatan:
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']) + ' ')
Melalui ini contoh, Kita dapat melihat bahawa menggunakan perpustakaan penghuraian JSON dalam Python boleh dengan mudah mendapatkan dan memproses data dalam format JSON.
4. Ringkasan
JSON ialah format data yang sangat mudah dan digunakan secara meluas dalam aplikasi rangkaian. Pustaka penghuraian JSON dalam Python menyediakan fungsi yang mudah untuk menjana dan menghuraikan format data JSON, yang mudah digunakan dan mudah difahami. Pustaka json Python sendiri boleh digunakan secara langsung, atau perpustakaan pihak ketiga simplejson, ujson, demjson, dsb. boleh digunakan. Berbanding dengan format XML, JSON lebih ringan, lebih mudah dibaca, lebih mudah untuk ditulis, lebih mudah untuk menghuraikan dan boleh menjadikan pertukaran dan pemprosesan data lebih mudah.
Atas ialah kandungan terperinci Penjelasan terperinci tentang perpustakaan penghuraian JSON dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Buat tatasusunan pelbagai dimensi dengan numpy dapat dicapai melalui langkah-langkah berikut: 1) Gunakan fungsi numpy.array () untuk membuat array, seperti Np.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]) untuk membuat array 2D; 2) Gunakan np.zeros (), np.ones (), np.random.random () dan fungsi lain untuk membuat array yang diisi dengan nilai tertentu; 3) Memahami sifat bentuk dan saiz array untuk memastikan bahawa panjang sub-array adalah konsisten dan mengelakkan kesilapan; 4) Gunakan fungsi np.reshape () untuk mengubah bentuk array; 5) Perhatikan penggunaan memori untuk memastikan bahawa kod itu jelas dan cekap.

Broadcastinginginnumpyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.itsImplifiescode, enhancesreadability, andboostsperformance.here'showitworks: 1) smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2) CompatibeSt

Forpythondatastorage, chooselistsforflexabilityWithMixedDatatypes, array.arrayformemory-efficienthomogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatileButlessefficefientfientfientfientfientfientfientfientfientfientfientfientforydodeSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShoFficeSforaydataSetShoSforayDataSetsforayDataSetsforayDataSetsforaydataSetShiSforayDodeSforayDodeSforaydataSetRaydataSetRaydataSetRaydataSet

Pythonlistsarebetterthanarraysformanagingdiversedatatypes.1) listscanholdelementsofdifferenttypes, 2) thearedynamic, membolehkanEaseasyAdditionsandremoVals, 3) theofferintuitiitiveoperationslikeslicing, tetapi4).

ToAccessElementsInapyThonArray, useIndexing: my_array [2] AccessestHeTheRdeLement, returning3.pythonuseszero-berasaskanIndexing.1) USE sitiveandnegativeindexing: my_list [0] forthefirstelement, my_list [-1] forthelast.2) menggunakanSlicingForarangange: my_list [1: 5] ekstrakSelemen

Artikel membincangkan kemustahilan pemahaman tuple di Python kerana kekaburan sintaks. Alternatif seperti menggunakan tuple () dengan ekspresi penjana dicadangkan untuk mencipta tupel dengan cekap. (159 aksara)

Artikel ini menerangkan modul dan pakej dalam Python, perbezaan, dan penggunaannya. Modul adalah fail tunggal, manakala pakej adalah direktori dengan fail __init__.py, menganjurkan modul yang berkaitan secara hierarki.

Artikel membincangkan docstrings dalam python, penggunaan, dan faedah mereka. Isu Utama: Kepentingan Docstrings untuk Dokumentasi Kod dan Kebolehcapaian.


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

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.

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular
