Python JSON
本章节我们将为大家介绍如何使用 Python 语言来编码和解码 JSON 对象。
Python 2.7 自带 JSON 模块【官方文档】
1. 从python原始类型向json类型的转换过程,具体的转换如下:
import json
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.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)
python json
------------------------------------------
dict object
list,tuple array
str,unicode string
int,long,float number
True true
False false
None null
>>> import json
>>> json.dumps(['foo', {'bar': ('baz', None, 1.0, 2)}])
'["foo", {"bar": ["baz", null, 1.0, 2]}]'
>>> f = open('demo.txt','w')
>>> json.dump(range(100), f)
# 打开 demo.txt 可以看到
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
2. 从 json 类型向 python 的转换过程,具体的转换如下:
import json
json.load(fp[, encoding[, cls[, object_hook[, parse_float[, parse_int[, parse_constant[, object_pairs_hook[, **kw]]]]]]]])
json.loads(s[, encoding[, cls[, object_hook[, parse_float[, parse_int[, parse_constant[, object_pairs_hook[, **kw]]]]]]]])
json python
-----------------------------------------
object dict
array list
string str
number(int) int
number(real) float
true True
false False
null None
>>> import json
>>> json.loads('{"a": 1, "b": 2, "c": 3}') # string to python objects
{u'a': 1, u'c': 3, u'b': 2}
# 1.txt 中的内容
[{"a": [1, 2, 3, 4, 5]}, {"b": [1, 2, 3]}, {"c": ["English", "Chinese"]}]
>>> f = open('1.txt')
>>> json.load(f)
[{u'a': [1, 2, 3, 4, 5]}, {u'b': [1, 2, 3]}, {u'c': [u'English', u'Chinese']}]
旧版本 Python 环境配置(Python中自带json模块的用户不用看)
在使用 Python 编码或解码 JSON 数据前,我们需要先安装 JSON 模块。本教程我们会下载 Demjson 并安装:
$tar xvfz demjson-1.6.tar.gz
$cd demjson-1.6
$python setup.py install
JSON 函数
函数
描述
encode 将 Python 对象编码成 JSON 字符串
decode 将已编码的 JSON 字符串解码为 Python 对象
encode
Python encode() 函数用于将 Python 对象编码成 JSON 字符串。
语法
demjson.encode(self, obj, nest_level=0)
实例
以下实例将数组编码为 JSON 格式数据:
#!/usr/bin/python
import demjson
data = [ { 'a' : 1, 'b' : 2, 'c' : 3, 'd' : 4, 'e' : 5 } ]
json = demjson.encode(data)
print json
以上代码执行结果为:
[{"a":1,"b":2,"c":3,"d":4,"e":5}]
decode
Python 可以使用 demjson.decode() 函数解码 JSON 数据。该函数返回 Python 字段的数据类型。
语法
demjson.decode(self, txt)
实例
以下实例展示了Python 如何解码 JSON 对象:
#!/usr/bin/python
import demjson
json = '{"a":1,"b":2,"c":3,"d":4,"e":5}';
text = demjson.decode(json)
print text
以上代码执行结果为:
{u'a': 1, u'c': 3, u'b': 2, u'e': 5, u'd': 4}

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

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Penyelesaian kepada Isu Kebenaran Semasa Melihat Versi Python di Terminal Linux Apabila anda cuba melihat versi Python di Terminal Linux, masukkan Python ...

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan

Apabila menggunakan Perpustakaan Pandas Python, bagaimana untuk menyalin seluruh lajur antara dua data data dengan struktur yang berbeza adalah masalah biasa. Katakan kita mempunyai dua DAT ...

Artikel ini membimbing pemaju Python mengenai bangunan baris baris komando (CLI). Butirannya menggunakan perpustakaan seperti Typer, Klik, dan ArgParse, menekankan pengendalian input/output, dan mempromosikan corak reka bentuk mesra pengguna untuk kebolehgunaan CLI yang lebih baik.

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h

Artikel ini membincangkan peranan persekitaran maya di Python, memberi tumpuan kepada menguruskan kebergantungan projek dan mengelakkan konflik. Ia memperincikan penciptaan, pengaktifan, dan faedah mereka dalam meningkatkan pengurusan projek dan mengurangkan isu pergantungan.

Ekspresi biasa adalah alat yang berkuasa untuk memadankan corak dan manipulasi teks dalam pengaturcaraan, meningkatkan kecekapan dalam pemprosesan teks merentasi pelbagai aplikasi.
