实际上JSON就是Python字典的字符串表示,但是字典作为一个复杂对象是无法直接传递,所以需要将其转换成字符串形式.转换的过程也是一种序列化过程.
用json.dumps序列化为json字符串格式
>>> import json >>> dic {'Connection': ['keep-alive'], 'Host': ['127.0.0.1:5000'], 'Cache-Control': ['max-age=0']} >>> jdict = json.dumps({'Connection': ['keep-alive'], 'Host': ['127.0.0.1:5000'], 'Cache-Control': ['max-age=0']}) >>> print jdict {"Connection": ["keep-alive"], "Host": ["127.0.0.1:5000"], "Cache-Control": ["max-age=0"]}
虽然dic和jdict打印的字符串是相同的,但是实际它们的类型是不一样的.dic是字典类型,jdict是字符串类型
<type 'dict'> >>> type(jdic) >>> type(jdict) <type 'str'>
可以用json.dumps序列化列表为json字符串格式
>>> list = [1, 4, 3, 2, 5] >>> jlist = json.dumps(list) >>> print jlist [1, 4, 3, 2, 5]
list和jlist类型同样是不一样的
>>> type(list) <type 'list'> >>> type(jlist) <type 'str'>
json.dumps有如下多种参数
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)
key排序
>>> print json.dumps({1:'a', 4:'b', 3:'c', 2:'d', 5:'f'},sort_keys=True) {"1": "a", "2": "d", "3": "c", "4": "b", "5": "f"}
格式对齐
>>> print json.dumps({'4': 5, '6': 7}, sort_keys=True, indent=4) { "4": 5, "6": 7 }
指定分隔符
>>> json.dumps([1,2,3,{'4': 5, '6': 7}], separators=(',',':')) '[1,2,3,{"4":5,"6":7}]'
用json.dump序列化到文件对象中
>>> json.dump({'4': 5, '6': 7}, open('savejson.txt', 'w')) >>> print open('savejson.txt').readlines() ['{"4": 5, "6": 7}']
json.dump参数和json.dumps类似
json.dump(obj, fp, 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)
json.loads把json字符串反序列化为python对象
函数签名为:
json.loads(s[, encoding[, cls[, object_hook[, parse_float[, parse_int[, parse_constant[, object_pairs_hook[, **kw]]]]]]]])
注意这里的”s”必须是字符串,反序列化后为unicode字符
>>> dobj = json.loads('{"name":"aaa", "age":18}') >>> type(dobj) <type 'dict'> >>> print dobj {u'age': 18, u'name': u'aaa'}
json.load从文件中反序列化为python对象
签名为:
json.load(fp[, encoding[, cls[, object_hook[, parse_float[, parse_int[, parse_constant[, object_pairs_hook[, **kw]]]]]]]])
实例:
>>> fobj = json.load(open('savejson.txt')) >>> print fobj {u'4': 5, u'6': 7} >>> type(fobj) <type 'dict'>
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可以使用多种方法在Python中连接两个列表:1.使用 操作符,简单但在大列表中效率低;2.使用extend方法,效率高但会修改原列表;3.使用 =操作符,兼具效率和可读性;4.使用itertools.chain函数,内存效率高但需额外导入;5.使用列表解析,优雅但可能过于复杂。选择方法应根据代码上下文和需求。

有多种方法可以合并Python列表:1.使用 操作符,简单但对大列表不内存高效;2.使用extend方法,内存高效但会修改原列表;3.使用itertools.chain,适用于大数据集;4.使用*操作符,一行代码合并小到中型列表;5.使用numpy.concatenate,适用于大数据集和性能要求高的场景;6.使用append方法,适用于小列表但效率低。选择方法时需考虑列表大小和应用场景。

CompiledLanguagesOffersPeedAndSecurity,而interneterpretledlanguages provideeaseafuseanDoctability.1)commiledlanguageslikec arefasterandSecureButhOnderDevevelmendeclementCyclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesandentency.2)cransportedeplatectentysenty

Python中,for循环用于遍历可迭代对象,while循环用于条件满足时重复执行操作。1)for循环示例:遍历列表并打印元素。2)while循环示例:猜数字游戏,直到猜对为止。掌握循环原理和优化技巧可提高代码效率和可靠性。

要将列表连接成字符串,Python中使用join()方法是最佳选择。1)使用join()方法将列表元素连接成字符串,如''.join(my_list)。2)对于包含数字的列表,先用map(str,numbers)转换为字符串再连接。3)可以使用生成器表达式进行复杂格式化,如','.join(f'({fruit})'forfruitinfruits)。4)处理混合数据类型时,使用map(str,mixed_list)确保所有元素可转换为字符串。5)对于大型列表,使用''.join(large_li

pythonuseshybridapprace,ComminingCompilationTobyTecoDeAndInterpretation.1)codeiscompiledtoplatform-Indepententbybytecode.2)bytecodeisisterpretedbybythepbybythepythonvirtualmachine,增强效率和通用性。

theKeyDifferencesBetnewpython's“ for”和“ for”和“ loopsare:1)” for“ loopsareIdealForiteringSequenceSquencesSorkNowniterations,而2)”,而“ loopsareBetterforConterContinuingUntilacTientInditionIntionismetismetistismetistwithOutpredefinedInedIterations.un

在Python中,可以通过多种方法连接列表并管理重复元素:1)使用 运算符或extend()方法可以保留所有重复元素;2)转换为集合再转回列表可以去除所有重复元素,但会丢失原有顺序;3)使用循环或列表推导式结合集合可以去除重复元素并保持原有顺序。


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