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JSON介紹
JSON(JavaScript Object Notation) 是一種輕量級的資料交換格式。易於人閱讀和編寫。同時也易於機器解析和生成。它是基於JavaScript Programming Language, Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999的子集。 JSON採用完全獨立於語言的文字格式,但也使用了類似C語言家族的習慣(包括C, C , C#, Java, JavaScript, Perl, Python等)。這些特性使JSON成為理想的資料交換語言。
JSON的兩個結構
「名稱/值」對的集合(A collection of name/value pairs)。在不同的語言中,它被理解為物件(object),紀錄(record),結構(struct),字典(dictionary),哈希表(hash table),有鍵列表(keyed list),或關聯數組(associative array)。
值的有序列表(An ordered list of values)。在大部分語言中,它被理解為數組(array)。
JSON在Python中的使用
在Python中操作JSON時需要引入json標準函式庫。
import json
類型轉換
#Python類型轉JSON:
json. dump()
#1.Python的dict型別轉JSON
person_dict = {'name': 'pig', 'age': 18, 'sex': 'man', ' hometown': '江西撫州'}
indent參數為縮排空格數
person_dict_json = json.dumps(person_dict, indent=4)print(person_dict_json, ' \n')
2.Python的列表類型轉JSON
person_list = ['pig', 18, 'man', '江西撫州']person_list_json = json.dumps(person_list)print(person_list_json, '\n')
3、Python的物件類型轉JSON
person_obj = Person('pig', 18 , 'man', '江西撫州')
中間的匿名函式是獲得物件所有屬性的字典形式
person_obj_json = json.dumps(person_obj, default= lambda obj: obj.dict, indent=4)print(person_obj_json, '\n')
JSON轉Python類型:
json.loads( )
4、JSON轉Python的dict型別
person_json = '{ “name”: “pig”,”age”: 18, “sex ”: “man”, “hometown”: “江西撫州”}'
person_json_dict = json.loads(person_json)print(type(person_json_dict), '\n')
#5、JSON轉Python的列表類型
person_json2 = '[“pig”, 18, “man”, “江西撫州”]'
person_json_list = json.loads(person_json2)print(type( person_json_list), '\n')
6、JSON轉Python的自訂物件類型
person_json = '{ “name”: “pig”,”age ”: 18, “sex”: “man”, “hometown”: “江西撫州”}'
object_hook參數是將dict物件轉換為自訂物件
person_json_obj = json.loads(person_json, object_hook=lambda d: Person(d['name'], d['age'], d['sex'], d['hometown']))print(type(person_json_obj ), '\n')
Python與JSON資料型別對應表
JSON | Python |
---|---|
#object | dict |
#array | list |
string | str |
number | int,long,float |
true,false | True,False |
null |
###################################################################################家夫###None##################需要注意的點#########JSON的鍵名和字串都必須使用雙引號引起來,而Python中單引號也可以表示為字串,所以這是比較容易犯的錯誤! ######Python類型與JSON互相轉換的時候到底是用load/dump還是用loads\dumps? ######不加s的方法入參多了一個fp表示filepath,最後多了一個寫入檔案的操作。 ######所以我們在記憶的時候可以這樣記憶:######加上s表示轉成字串(str),不加s表示轉成檔案。 #########相關推薦:###程式設計影片課程#########
以上是JSON在Python中的使用介紹的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。


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