python对于抓取到的json如何进行格式化整理?
我碰到这种情况,就是抓取到的数据是有十个[{'1′: 'a','3′: 'c','2′: ''},{'1′: 'a','3′: 'c','2′: ''},{'1′: 'a','3′: 'c','2′: ''},...]这个样子的数据(因为抓取了十页数据),我现在想把这十页里面的dict全部合并到一个变量里面,就像php里面的array一样可以整理成array0=>'a'这种样子的数据结构,怎么做啊?
(话说python讲数据结构方面的教程哪个比较好啊?我真心觉得python那些数据结构没有php的数组来得方便啊啊啊!!!)
回复内容:
我碰到这种情况,就是抓取到的数据是有十个[{'1′: 'a','3′: 'c','2′: ''},{'1′: 'a','3′: 'c','2′: ''},{'1′: 'a','3′: 'c','2′: ''},...]这个样子的数据(因为抓取了十页数据),我现在想把这十页里面的dict全部合并到一个变量里面,就像php里面的array一样可以整理成array0=>'a'这种样子的数据结构,怎么做啊?
(话说python讲数据结构方面的教程哪个比较好啊?我真心觉得python那些数据结构没有php的数组来得方便啊啊啊!!!)
添加到一个数组变量里面就可以了:
lst = [] jsn_data = [{'1': 'a', '3': 'c', '2': ''}, {'1': 'a', '3': 'c'}] lst.append(jsn_data)
python的数据结构是很方便的,例如你举的例子:
<code>lst = [{'1':'a','3':'c','2': ''},{'1': 'a','3': 'c','2': ''},{'1': 'a','3': 'c','2': ''}] lst[0] #值为 {'1':'a','3':'c','2':''} lst[0]['1'] #值为 'a' let[0]['3'] #值为 'c' let[0]['2'] #值为 ''</code>
我记得python list是有个合并函数extend, 最后再配合set去重
可否说明一下你要的预期结果是什么?

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



MySQL mempunyai versi komuniti percuma dan versi perusahaan berbayar. Versi komuniti boleh digunakan dan diubahsuai secara percuma, tetapi sokongannya terhad dan sesuai untuk aplikasi dengan keperluan kestabilan yang rendah dan keupayaan teknikal yang kuat. Edisi Enterprise menyediakan sokongan komersil yang komprehensif untuk aplikasi yang memerlukan pangkalan data yang stabil, boleh dipercayai, berprestasi tinggi dan bersedia membayar sokongan. Faktor yang dipertimbangkan apabila memilih versi termasuk kritikal aplikasi, belanjawan, dan kemahiran teknikal. Tidak ada pilihan yang sempurna, hanya pilihan yang paling sesuai, dan anda perlu memilih dengan teliti mengikut keadaan tertentu.

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Hadidb: Pangkalan data Python yang ringan, tinggi, Hadidb (Hadidb) adalah pangkalan data ringan yang ditulis dalam Python, dengan tahap skalabilitas yang tinggi. Pasang HadIdb menggunakan pemasangan PIP: Pengurusan Pengguna PipInstallHadidB Buat Pengguna: CreateUser () Kaedah untuk membuat pengguna baru. Kaedah pengesahan () mengesahkan identiti pengguna. dariHadidb.OperationImportuserer_Obj = user ("admin", "admin") user_obj.

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

Masa depan PHP akan dicapai dengan menyesuaikan diri dengan trend teknologi baru dan memperkenalkan ciri -ciri inovatif: 1) menyesuaikan diri dengan pengkomputeran awan, kontena dan seni bina microservice, menyokong Docker dan Kubernetes; 2) memperkenalkan pengkompil JIT dan jenis penghitungan untuk meningkatkan prestasi dan kecekapan pemprosesan data; 3) Berterusan mengoptimumkan prestasi dan mempromosikan amalan terbaik.

Tidak, MySQL tidak dapat menyambung terus ke SQL Server. Tetapi anda boleh menggunakan kaedah berikut untuk melaksanakan interaksi data: Gunakan middleware: data eksport dari MySQL ke format pertengahan, dan kemudian mengimportnya ke SQL Server melalui middleware. Menggunakan Pangkalan Data Pangkalan Data: Alat perniagaan menyediakan antara muka yang lebih mesra dan ciri -ciri canggih, pada dasarnya masih dilaksanakan melalui middleware.

PHP dan Python masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1.Php sesuai untuk pembangunan web, dengan sintaks mudah dan kecekapan pelaksanaan yang tinggi. 2. Python sesuai untuk sains data dan pembelajaran mesin, dengan sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya.

Menyimpan imej dalam pangkalan data MySQL boleh dilaksanakan, tetapi bukan amalan terbaik. MySQL menggunakan jenis gumpalan apabila menyimpan imej, tetapi ia boleh menyebabkan pembengkakan isipadu pangkalan data, kelajuan pertanyaan dan sandaran kompleks. Penyelesaian yang lebih baik adalah untuk menyimpan imej pada sistem fail dan menyimpan hanya laluan imej dalam pangkalan data untuk mengoptimumkan prestasi pertanyaan dan jumlah pangkalan data.
