页面设计素材背景/太原自动seo
JSON (JavaScript Object Notation),由 RFC 7159 (它取代了 RFC 4627) 和 ECMA-404 指定,是一个受 JavaScript 的对象字面值句法启发的轻量级数据交换格式。JSON独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据,现在大部分的数据传输基本使用的都是json格式,经常要从json里面拿到自己想要的数据也就是解析json,python提供了工具帮助我们解析json。
json简介
json就是一串表达数据的字符串,字符串有一定的语法规则约束:
- json表达的数据是键值数据,与python中的dict十分相识;
- 数据项之间使用逗号分割;
- 使用斜杆来转义\字符
- 数据项的值支持整数、浮点数、字符串、逻辑值,null等
- 数据项的值支持数组,数组数据使用中括号括起来
- 多个数据项可以组合成一个对象,对象数据使用大括号括起来。
{"name": "Kamishiro Rize","age": 22,"occupation": "firefighter","traits": ["Eagle Eyed","Fast Healer","High Thirst","Hearty Appetite"]
}
JSON 与 Python 的数据结构和对应关系如下:
JSON | Python |
---|---|
object | dict |
array | list,tuple |
string | str,unicode |
number (int) | int, long |
number (real) | float |
true | True |
false | False |
null | None |
解析json
json.loads(s, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)
将字符串解析为python对象
参数说明:
- s:一个包含 JSON 文档的 str, bytes 或 bytearray 对象
- cls:解析器,默认是JSONDecoder ,也可以使用自定义的JSONDecoder子类作为解析器
- object_hook 是一个将附带任意已解码的对象字面值 (即 dict) 来调用的可选函。object_hook 的返回值会代替 dict 使用。 此特性可被用于实现自定义解码器 (例如 JSON-RPC 的类型提示)。
- object_pairs_hook 是一个可选的函数,它会被调用于每一个有序列表对解码出的对象字面量。 object_pairs_hook 的返回值将会取代原本的 dict 。这一特性能够被用于实现自定义解码器。如果 object_hook 也被定义, object_pairs_hook 优先。
- parse_float ,如果指定,将与每个要解码 JSON 浮点数的字符串一同调用。默认状态下,相当于 float(num_str) 。可以用于对 JSON 浮点数使用其它数据类型和语法分析程序 (比如 decimal.Decimal )。
- parse_int ,如果指定,将与每个要解码 JSON 整数的字符串一同调用。默认状态下,相当于 int(num_str) 。可以用于对 JSON 整数使用其它数据类型和语法分析程序 (比如 float )。
- parse_constant ,如果指定,将要与以下字符串中的一个一同调用:
'-Infinity'
,'Infinity'
,'NaN'
。如果遇到无效的 JSON 数字则可以使用它引发异常。
import jsonjsonstr = '{ \"name": "Kamishiro Rize",\"age": 22,\"occupation": "firefighter",\"traits": [\"Eagle Eyed",\"Fast Healer",\"High Thirst",\"Hearty Appetite"\]\
}'# print(jsonstr)
jo = json.loads(jsonstr)
print(type(jo))
print(jo)‘’'
<class 'dict'>
{'name': 'Kamishiro Rize', 'age': 22, 'occupation': 'firefighter', 'traits': ['Eagle Eyed', 'Fast Healer', 'High Thirst', 'Hearty Appetite']}
‘''
上面的例子可以看出,json字符串被解析为一个dict的对象。具体json是如何解析的,是由JSONDecoder来实现的。
解码器JSONDecoder
class json.JSONDecoder(*, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, strict=True, object_pairs_hook=None)
解码器的参数和解析函数的参数大部分相同,相同的部分含义也一致。
默认情况下,解码执行以下翻译:
JSON | Python |
---|---|
object -- 对象 | dict |
array | list |
string | str |
number (int) | int |
number (real) | float |
true | True |
false | False |
null | None |
它还将“NaN”、“Infinity”和“-Infinity”理解为它们对应的“float”值,这超出了JSON规范。
主要的方法有:
decode(s)
解析s,如果给定的 JSON 文档无效则将引发 JSONDecodeError。
raw_decode(s)
从 s 中解码出 JSON 文档(以 JSON 文档开头的一个 str 对象)并返回一个 Python 表示形式为 2 元组以及指明该文档在 s 中结束位置的序号。
这可以用于从一个字符串解码JSON文档,该字符串的末尾可能有无关的数据。
解析json文件
json.load(fp, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)
对json文件fp进行解析(fp对象要支持read()方法),其他参数与loads完全一致。
生成json
json.dumps(obj, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)
将一个python对象生成json的str对象。
参数说明:
- obj:待生成json串的python对象;
- skipkeys:如果 skipkeys 是 true (默认为 False),那么那些不是基本对象(包括 str, int、float、bool、None)的字典的键会被跳过;否则引发一个 TypeError。
- ensure_ascii:如果 ensure_ascii 是 true (即默认值),输出保证将所有输入的非 ASCII 字符转义。如果 ensure_ascii 是 false,这些字符会原样输出。
- check_circular:如果 check_circular 为假值 (默认值: True),那么容器类型的循环引用检查会被跳过并且循环引用会引发 RecursionError (或者更糟的情况)。
- allow_nan:如果 allow_nan 是 false(默认为 True),那么在对严格 JSON 规格范围外的 float 类型值(nan、inf 和 -inf)进行序列化时会引发一个 ValueError。如果 allow_nan 是 true,则使用它们的 JavaScript 等价形式(NaN、Infinity 和 -Infinity)。
- cls:默认使用编码器JSONEncoder,也可以指定自己定义的JSONEncoder子类作为编码器进行个性化编码。
- indent:如果 indent 是一个非负整数或者字符串,那么 JSON 数组元素和对象成员会被美化输出为该值指定的缩进等级。 如果缩进等级为零、负数或者 "",则只会添加换行符。 None (默认值) 选择最紧凑的表达。 使用一个正整数会让每一层缩进同样数量的空格。 如果 indent 是一个字符串 (比如 "\t"),那个字符串会被用于缩进每一层。
- separators:当被指定时,separators 应当是一个
(item_separator, key_separator)
元组。当 indent 为None
时,默认值取(', ', ': ')
,否则取(',', ': ')
。为了得到最紧凑的 JSON 表达式,你应该指定其为(',', ':')
以消除空白字符。 - default:当 default 被指定时,其应该是一个函数,每当某个对象无法被序列化时它会被调用。它应该返回该对象的一个可以被 JSON 编码的版本或者引发一个 TypeError。如果没有被指定,则会直接引发 TypeError。
- sort_keys:如果 sort_keys 是 true(默认为 False),那么字典的输出会以键的顺序排序。
import json# python object(dictionary) to be dumped
dict1 ={"emp1":{"name":"Lisa","designation":"programmer","age":34,"salary":54000.01},"emp2":{"name":"Elis","designation":"Trainee","age":24,"salary":40000.00},
}
jdict1 = json.dumps(dict1)
print(jdict1)
jdict1 = json.dumps(dict1, indent = 6)
print(jdict1)‘’'
{"emp1": {"name": "Lisa", "designation": "programmer", "age": 34, "salary": 54000.01}, "emp2": {"name": "Elis", "designation": "Trainee", "age": 24, "salary": 40000.0}}
{"emp1": {"name": "Lisa","designation": "programmer","age": 34,"salary": 54000.01},"emp2": {"name": "Elis","designation": "Trainee","age": 24,"salary": 40000.0}
}
‘''
编码器JSONEncoder
class json.JSONEncoder(*, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, sort_keys=False, indent=None, separators=None, default=None)
用于Python数据结构的可扩展JSON编码器。
默认支持以下对象和类型:
Python | JSON |
---|---|
dict | object -- 对象 |
list, tuple | array |
str | string |
int, float, int 和 float 派生的枚举 | 数字 |
True | true |
False | false |
None | null |
除了上面这些类型,JSONEncoder不支持自定义的类型,需要自己写基于上面这个编码器的子类。
主要方法:
default(o)
在子类中实现这种方法使其返回 o 的可序列化对象,或者调用基础实现(引发 TypeError )。
encode(o)
返回 Python o 数据结构的 JSON 字符串表达方式。
iterencode(o)
编码给定对象 o ,并且让每个可用的字符串表达方式。
import jsonclass Base:def __init__(self, id, desc):self.id = idself.desc = descdef foo(self):print(f'Base {self.id=}, {self.desc=}')IDSTART = 1100001class Teacher(Base):def __init__(self, name, course):self.name = nameself.course = courseclass Student(Base):def __init__(self, name, age):self.name = nameself.age = ageself.score = {'Chinese':90, 'Math':95, 'English':90}self.tearchers = [Teacher('Chen', 'Chinese'), Teacher('Wang', 'Math'), Teacher('Su', 'English')]global IDSTARTIDSTART += 1super().__init__(IDSTART, 'Student ' + name)def foo(self):print(f'Student {self.name=}, {self.age=}')class MyEncoder(json.JSONEncoder):def default(self, obj):if type(obj) not in (dict, list, tuple, str, int, float, True, False, None):return str(vars(obj))return json.JSONEncoder.default(self, obj)b = Base(10011, 'Base Object')
b.foo()
jb = json.dumps(b, cls=MyEncoder)
print(jb)s = Student('John', 12)
s.foo()
js = json.dumps(s, cls=MyEncoder)
print(js)’’’
Base self.id=10011, self.desc='Base Object'
"{'id': 10011, 'desc': 'Base Object'}"
Student self.name='John', self.age=12
"{'name': 'John', 'age': 12, 'score': {'Chinese': 90, 'Math': 95, 'English': 90}, 'tearchers': [<__main__.Teacher object at 0x10fede450>, <__main__.Teacher object at 0x10fe05a50>, <__main__.Teacher object at 0x10fede510>], 'id': 1100002, 'desc': 'Student John'}"
‘’‘
生成json文件
json.dump(obj, fp, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)
将python对象以json格式写入文件fp(支持write()方法)
json 模块始终产生 str 对象而非 bytes 对象。因此,fp.write() 必须支持 str 输入。
相关文章:

Python之json模块
JSON (JavaScript Object Notation),由 RFC 7159 (它取代了 RFC 4627) 和 ECMA-404 指定,是一个受 JavaScript 的对象字面值句法启发的轻量级数据交换格式。JSON独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据,现在大部分的数据传输基本使用的都是…...

机器学习---BP算法
1. 多级网络 层号确定层的高低:层号较小者,层次较低,层号较大者,层次较高。 输入层:被记作第0层。该层负责接收来自网络外部的信息。 第j层:第j-1层的直接后继层(j>0)ÿ…...

继苹果、联发科后,传高通下一代5G芯片将由台积电以3纳米代工
台积电3纳米又有重量级客户加入。市场传出,继苹果、联发科之后,手机芯片大厂高通下一代5G旗舰芯片也将交由台积电以3纳米生产,最快将于10月下旬发表,成为台积电3纳米第三家客户。 针对相关传闻,至昨日(25日…...

【自定义类型】--- 位段、枚举、联合
💓博客主页:江池俊的博客⏩收录专栏:C语言进阶之路👉专栏推荐:✅C语言初阶之路 ✅数据结构探索💻代码仓库:江池俊的代码仓库🎉欢迎大家点赞👍评论📝收藏⭐ 文…...

区块链(9):java区块链项目的Web服务实现之实现web服务
1 引入pom依赖 <dependency><groupId>org.eclipse.jetty</groupId><artifactId>jetty-server</artifactId><version>9.4.8.v20171121</version></dependency><dependency><groupId>org.eclipse.jetty</groupId…...

【CV】各种库安装报错及解决办法
目录 1.Error:Cannot unpack file… 1.Error:Cannot unpack file… 使用命令pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn 包名安装 参考:解决Python使用pip安装库文件出现“Error&a…...

【算法系列篇】哈希表
文章目录 前言1. 两数之和1.1 题目要求1.2 做题思路1.3 Java代码实现 2. 判断是否为字符重排2.1 题目要求2.2 做题思路2.3 Java代码实现 3. 存在重复元素3.1 题目要求3.2 做题思路3.3 Java代码实现 4. 存在重复元素II4.2 题目要求4.2 做题思路4.3 Java代码实现 5. 字母异位词分…...

计算机视觉——飞桨深度学习实战-起始篇
后面我会直接跳到实战项目,将计算机视觉的主要任务和目标都实现一遍,但是需要大家下去自己多理解和学习一下。例如,什么是深度学习,什么是计算机视觉,什么是自然语言处理,计算机视觉的主要任务有哪些&#…...

vscode中运行脚手架项目报表
必选在cmd页面里面安装脚手架离谱啊,不然无法执行npm命令啊 vscode运行vue项目_小何不秃头06的博客-CSDN博客 finereport激活成功 - 帆软 (fanruan.com)...

中睿天下荣获2023全国智能驾驶测试赛车联网安全比赛第一名
9月24日,由工业和信息化部、公安部、交通运输部、中国科学技术协会、北京市人民政府共同主办的2023世界智能网联汽车大会展览会在北京闭幕。同期举行的全国智能驾驶测试赛(京津冀赛区)宣布比赛结果,中睿天下凭借过硬的产品实力&am…...

opencv图像数组坐标系
在OpenCV的Python接口(cv2)中,加载的图像数组遵循以下坐标系和方向约定: 1. **坐标系:** OpenCV的坐标系遵循数学中的坐标系,原点(0, 0)位于图像的左上角。横轴(X轴&…...

zookeeper mac安装
目录 1.下载zookeeper安装包 2.解压安装包 3.修改配置文件 4.启动服务端 5.启动客户端 这边工作中用到了zookeeper组件,但自己独立安装弄的不太多,这边本机mac装一个做测试使用 以下是安装记录,可以作为参考 从以下链接zookeeper版本列…...

js生成随机16进制数
在JavaScript中,可以使用以下的代码来生成一个100位的随机十六进制数: function generateRandomHex(length) {var result ;var characters 0123456789abcdef;for (var i 0; i < length; i) {result characters.charAt(Math.floor(Math.random() …...

第七章 查找 八、B树
目录 一、定义 二、B树的核心特性 1、B树各个结点的子树数和关键字数 2、子树高度 3、关键字的值 4、B树高度 三、B树的插入 四、B树的删除 一、定义 B树,又称多路平衡查找树,B树中所有结点的孩子个数的最大值称为B树的阶,通常用m表示…...

Vue以及整合ElementUI
初始化vue项目 #vue 脚手架使用 webpack 模板初始化一个 appname 项目 vue init webpack appname启动 vue 项目 #项目的 package.json 中有 scripts,代表我们能运行的命令 npm start npm run dev #启动项目 npm run build:将项目打包项目结构 运行流程…...

免费、丰富、便捷的资源论坛——Yiove论坛,包括但不限于阿里云盘、夸克云盘、迅雷云盘等等
引言 目前资源的数量达到了60000,六万多的资源意味着在这里几乎可以找到任何你想要的资源。 当然,资源并不是论坛的全部,其中还包括了技术交流、福利分享、最新资讯等等。 传送门:YiOVE论坛 - 一个有资源有交流,有一…...

1.3 互联网的组成
思维导图: 前言: 我的笔记: #### 一、总览 - **互联网的结构**: - 具有全球覆盖和复杂的拓扑结构。 - 即便结构复杂,还是可以从工作方式上简化为两大部分:边缘部分和核心部分。 #### 二、边缘部分 -…...

【机器学习】熵和概率分布,图像生成中的量化评估IS与FID
详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵、交叉熵 图像生成中常用的量化评估指标通常有Inception Score (IS)和Frchet Inception Distance (FID) Inception Score (IS) 与 Frchet Inception Distance (FID) GAN的量化评估方法——IS和FID,及其pytorch代码...

Vue3.0跨端Web SDK访问微信小程序云储存,文件上传路径不存在/文件受损无法显示问题(已解决)
整理需求: 需要vue3.0作为pc端的后台管理来连接微信小程序客户端需要Web SDK的引入,实现vue3.0接入云开发环境需要以云环境作为线上服务器,将vue3.0上传的本地文件通过云环境进入云储存,并将文件在云端生成云端快捷访问路径及htt…...

使用chat GPT 生成一个js 生成天数的方法
function calculateDaysDifference(targetDateString) {const currentDate new Date();const targetDate new Date(targetDateString);// 计算毫秒差异const timeDifference targetDate - currentDate;// 计算天数差异,如果结果为负数,则设置为0const…...

BUUCTF reverse wp 76 - 80
[CISCN2018]2ex 四处游走寻找关键代码 int __fastcall sub_400430(int a1, unsigned int a2, int a3) {unsigned int v3; // $v0int v4; // $v0int v5; // $v0int v6; // $v0unsigned int i; // [sp8h] [8h]unsigned int v9; // [sp8h] [8h]int v10; // [spCh] [Ch]v10 0;for…...

科技资讯|AirPods Pro基于定位控制的自适应音频功能
在接受 TechCrunch 媒体采访时,苹果高管 Ron Huang 和 Eric Treski 谈到了关于 AirPods Pro 自适应音频(Adaptive Audio)功能的轶事,曾考虑基于 GPS 信号来控制自适应音频级别。 Treski 表示在探索自适应音频功能初期࿰…...

《Jetpack Compose从入门到实战》第九章 Accompanist 与第三方组件库
目录 AccompanistSystemUiControllerPagerSwipeRefreshFlow LayoutInsets LottieCoilAsyncImageSubcomposeAsyncImageAsyncImagePainter Accompanist 最新可用版本accompanist官方文档 SystemUiController 依赖:implementation “com.google.accompanist:accompa…...

Centos7 docker 容器内root身份应用自启动 /usr/sbin/init 问题
Centos7 docker 容器内root身份应用自启动 & /usr/sbin/init 问题 环境:我在一个 docker 容器内手动安装了 mysql、nginx、autotestsystem(自己的服务); mysql 和 nginx 都做了服务脚本:mysqld.service、nginx.se…...

STL学习笔记之容器
首先我们要学习的是容器 第一个是容器的初始化(构造方式)有三种方式 分别是 第一种 int arr[]{1,2,3} vector<int> v1(arr,arr3) 即容器存放的种类和从另外一个数组去拷贝一段数据。 第二种 vector<int> v2(3,10); 第一个3是指存放…...

Java基础---第十二篇
系列文章目录 文章目录 系列文章目录一、获取一个类Class对象的方式有哪些?二、ArrayList 和 LinkedList 的区别有哪些?三、用过 ArrayList 吗?说一下它有什么特点?一、获取一个类Class对象的方式有哪些? 搞清楚类对象和实例对象,但都是对象。 第一种:通过类对象的 get…...

Acwing 841. 字符串哈希
Acwing 841. 字符串哈希 题目描述思路讲解代码展示 题目描述 思路讲解 代码展示 #include <iostream> #include <algorithm>using namespace std;typedef unsigned long long ULL;const int N 100010, P 131; // P 131 或者13331(经验值)int n, m; char str[N]…...

NEON优化:性能优化经验总结
NEON优化:性能优化经验总结 1. 什么是 NEONArm Adv SIMD 历史 2. 寄存器3. NEON 命名方式4. 优化技巧5. 优化 NEON 代码(Armv7-A内容,但区别不大)5.1 优化 NEON 汇编代码5.1.1 Cortex-A 处理器之间的 NEON 管道差异5.1.2 内存访问优化 Reference: NEON优…...

C++ 并发编程实战 第九章
目录 9.1 线程池 9.1.1 最简易可行的线程池 9.1.2 等待提交给线程池的任务完成运行 9.1.3等待其他任务完成的任务 9.1.4 避免任务队列上的争夺 9.1.5 任务窃取 9.2 中断线程 9.2.1 发起一个线程,以及把他中断 9.2.2 检测线程是否被中断 9.2.3 中断条件变…...

【Java】super 关键字用法
目录 this与super区别 1.访问成员变量-示例代码 继承中构造方法的访问特点 2.访问构造方法-示例代码: 继承中成员方法访问特点 3.访问成员方法-示例代码: super 关键字的用法和 this 关键字相似 this : 代表本类对象的引用super : 代表父类存储空间…...