Python で JSON ファイルを読み取るために「json.loads()」と「json.load()」のどちらを選択するか?
ファイルからの JSON の読み取り [解決策]
このタスクは、さらなるデータ処理または分析のために JSON ファイルを Python プログラムにインポートすることです.
を理解する問題
ファイルから JSON データをロードしようとすると、json.loads() と json.load() という 2 つの同様のメソッドが使用できます。ただし、入力引数に基づいて異なる目的を果たします。
Json.loads() と Json.load()
- json.loads():引数として JSON 文字列を期待し、逆シリアル化された JSON を表す Python オブジェクトを返します。 data.
- json.load(): JSON コンテンツを文字列に変換せずに、ファイル オブジェクトから直接読み取ることができます。
json.load() を使用した解決策)
ファイルから JSON データを読み取るには、json.load() を使用します。以下に例を示します。
import json with open('strings.json') as f: d = json.load(f) print(d)
このコードは、JSON ファイルを開き、コンテンツを Python 辞書に割り当てます。このコードの出力は、JSON データを含む辞書になります。
エラーについて
- json.loads() Error: JSON 文字列の代わりにファイル オブジェクトに対して json.loads() を使用しようとすると、TypeError がスローされます。
- json.load() エラー (追加データ): 未完成の引用符やバランスの取れていない括弧など、ファイル内に無効な JSON がある場合、json.load() は「追加データ」というエラー メッセージを含む ValueError をスローします。
追加考慮事項
- JSON 検証: バリデーターに対して JSON ファイルを検証すると、無効なコンテンツを特定して修正するのに役立ちます。
- JSON 解析: JSON データをロードする前に変更する必要がある場合は、次のような JSON パーサー ライブラリを使用します。 simplejson は解析と検証を処理します。
以上がPython で JSON ファイルを読み取るために「json.loads()」と「json.load()」のどちらを選択するか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
