本篇文章给大家带来的内容是关于python中json序列化的详细分析,有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。
之所以写这个因为自己总是弄混了,容易弄错,记下来有事没事看看
序列化是指把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化用(使用dump或者dumps),把变量内容从序列化的对象重新读到
内存里称之为反序列化(使用load或者loads)
如果我们要在不同的编程语言之间传递对象,就必须把对象序列化为标准格式,比如XML,但更好的方法是序列化为JSON,因为JSON
表示出来就是一个字符串,可以被所有语言读取,也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式,并且比XML更快,
而且可以直接在Web页面中读取,非常方便
JSON和Python内置的数据类型对应如下:
dumps()方法返回一个str,内容就是标准的JSON。类似的,dump()方法可以直接把JSON写入一个file_Object。要把JSON反序列化为
Python对象,用loads()或者对应的load()方法,前者把JSON的字符串反序列化,后者从file_Object中读取字符串并反序列化
实例
dumps序列化一个对象
data= { "广州市": { "番禺区": ["南村镇", "大石镇", "榄核镇"], "天河区": ["广州塔", "中信广场", "天河又一城"] } } s = json.dumps(data, sort_keys=True, indent=4, ensure_ascii=False) print(s)
#dumps:序列化一个对象 sort_keys:根据key排序 indent:以4个空格缩进,输出阅读友好型 ensure_ascii: 可以序列化非ascii码(中文等)
dump:将一个对象序列化存入文件
dump()的第一个参数是要序列化的对象,第二个参数是打开的文件句柄 注意打开文件时加上以UTF-8编码打开
with open("data.json", "w", encoding="UTF-8") as f: s = json.dump(data, f, ensure_ascii=False)
运行此文件之后在统计目录下会有一个data.json文件
反序列化
load:从一个打开的文件句柄加载数据,注意打开的文件编码
with open("data.json", "r", encoding="UTF-8") as f: r = json.load(f) print(r)
loads: 从一个对象加载数据
a = json.loads(data) print(a)
不加ensure_ascii=False 结果是
加入ensure_ascii=False
a = json.loads(data,ensure_ascii=False) 要注意 print(a)
a=json.loads(input("请输入添加的数据:"),enconding='utf-8') print(a)
以上是python中json序列化的详细分析的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 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在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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