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。

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

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.


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

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

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.

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa