如何在 Python 2 中從 JSON 取得字串物件?
如何在Python 2 中從JSON 檢索字串物件
在Python 2 中從ASCII 編碼的文字檔案解析JSON 資料時,解析JSON您可以遇到字串值轉換為Unicode 物件的問題。使用僅接受字串物件的庫時,這可能會出現問題。
輕量級解決方案:PyYAML
要解決此問題,您可以利用 PyYAML 函式庫。由於 JSON 是 YAML 的子集,因此可以使用 PyYAML 來解析 JSON 檔案並將鍵和值作為字串而不是 Unicode 物件傳回。以下是範例:
<code class="python">import yaml original_list = ['a', 'b'] yaml_list = yaml.safe_load(yaml.dump(original_list)) print(type(yaml_list[0])) # Output: <class 'str'></code>
轉換方法
如果您無法使用 PyYAML,請考慮使用轉換函數。 Mark Amery 的轉換函數簡單有效:
<code class="python">def unicode_to_str(obj): if isinstance(obj, unicode): return obj.encode('utf-8') elif isinstance(obj, list): return [unicode_to_str(x) for x in obj] elif isinstance(obj, dict): return {unicode_to_str(k): unicode_to_str(v) for k, v in obj.items()} return obj</code>
注意事項:
- 如果JSON 檔案包含非ASCII 字符,它將被解析為PyYAML 的Unicode 物件。
- 避免使用 PyYAML 的 load() 函數,因為它可能會導致安全性問題。更喜歡 safe_load()。
- 如果您需要 YAML 1.2 或較低數量的支持,請考慮使用 Ruamel YAML。
以上是如何在 Python 2 中從 JSON 取得字串物件?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

Python适合数据科学、Web开发和自动化任务,而C 适用于系统编程、游戏开发和嵌入式系统。Python以简洁和强大的生态系统著称,C 则以高性能和底层控制能力闻名。

2小時內可以學會Python的基本編程概念和技能。 1.學習變量和數據類型,2.掌握控制流(條件語句和循環),3.理解函數的定義和使用,4.通過簡單示例和代碼片段快速上手Python編程。

Python在遊戲和GUI開發中表現出色。 1)遊戲開發使用Pygame,提供繪圖、音頻等功能,適合創建2D遊戲。 2)GUI開發可選擇Tkinter或PyQt,Tkinter簡單易用,PyQt功能豐富,適合專業開發。

兩小時內可以學到Python的基礎知識。 1.學習變量和數據類型,2.掌握控制結構如if語句和循環,3.了解函數的定義和使用。這些將幫助你開始編寫簡單的Python程序。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

要在有限的時間內最大化學習Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模塊。 1.datetime模塊用於記錄和規劃學習時間。 2.time模塊幫助設置學習和休息時間。 3.schedule模塊自動化安排每週學習任務。

Python在web開發、數據科學、機器學習、自動化和腳本編寫等領域有廣泛應用。 1)在web開發中,Django和Flask框架簡化了開發過程。 2)數據科學和機器學習領域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow庫提供了強大支持。 3)自動化和腳本編寫方面,Python適用於自動化測試和系統管理等任務。

Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。
