详解python中的json和字典dict

定义

python中,json和dict非常类似,都是key-value的形式,而且json、dict也可以非常方便的通过dumps、loads互转。既然都是key-value格式,为啥还需要进行格式转换?

json(JavaScript Object Notation)

json:是一种数据格式,是纯字符串。可以被解析成Python的dict或者其他形式。

dict:是一个完整的数据结构,是对Hash Table这一数据结构的一种实现,是一套从存储到提取都封装好了的方案。它使用内置的哈希函数来规划key对应value的存储位置,从而获得O(1)的数据读取速度。

json和dict对比

  • json的key只能是字符串,python的dict可以是任何可hash对象(hashtable type);
  • json的key可以是有序、重复的;dict的key不可以重复。
  • json的value只能是字符串、浮点数、布尔值或者null,或者它们构成的数组或者对象。
  • json任意key存在默认值undefined,dict默认没有默认值;
  • json访问方式可以是[],也可以是.,遍历方式分in、of;dict的value仅可以下标访问。
  • json的字符串强制双引号,dict字符串可以单引号、双引号;
  • dict可以嵌套tuple,json里只有数组。
  • json:true、false、null
  • python:True、False、None
  • json中文必须是unicode编码,如"\u6211".
  • json的类型是字符串,字典的类型是字典。

hashtable

一个对象当其声明周期内的hash值不发生改变,而且可以跟其他对象进行比较时,这个对象就是hashtable的。

1、python中的基本类型都是Hashtable,如str、bytes、数字类型、tuple等; 
2、用户自定义的类型默认都是hashtable,因为它们的hash值就是id()值; 
3、frozenset始终都是hashtable的,因为它们所有的项目都是被定义成hashtable的; 
4、只有当tuple内的所有项都是hashtable的时候,tuple才是hashtable;

总结

以上所述是小编给大家介绍的on中的json和字典dict,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对我们网站的支持!

(0)

相关推荐

  • Python中xml和json格式相互转换操作示例

    本文实例讲述了Python中xml和json格式相互转换操作.分享给大家供大家参考,具体如下: Python中xml和json格式是可以互转的,就像json格式转Python字典对象那样. xml格式和json格式互转用到的xmltodict库 安装xmltodict库 C:\Users\Administrator>pip3 install xmltodict Collecting xmltodict   Downloading xmltodict-0.11.0-py2.py3-none-any

  • Python XML转Json之XML2Dict的使用方法

    1. Json读写方法 def parseFromFile(self, fname): """ Overwritten to read JSON files. """ f = open(fname, "r") return json.load(f) def serializeToFile(self, fname, annotations): """ Overwritten to write JSO

  • Python中字典和JSON互转操作实例

    JSON是一种轻量级的数据交换格式,各种语言都有良好的支持.字典是Python的一种数据结构.可以看成关联数组. 有些时候我们需要设计到字典转换成JSON序列化到文件,或者从文件中读取JSON.简单备忘一下. Dict转JSON写入文件 复制代码 代码如下: #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import json d = {'first': 'One', 'second':2} json.dump(d, open('/tmp/result.txt', '

  • Python 提取dict转换为xml/json/table并输出的实现代码

    核心代码: #!/usr/bin/python #-*- coding:gbk -*- #设置源文件输出格式 import sys import getopt import json import createDict import myConToXML import myConToTable def getRsDataToDict(): #获取控制台中输入的参数,并根据参数找到源文件获取源数据 csDict={} try: #通过getopt获取参数 opts,args=getopt.geto

  • 详解python中的json和字典dict

    定义 python中,json和dict非常类似,都是key-value的形式,而且json.dict也可以非常方便的通过dumps.loads互转.既然都是key-value格式,为啥还需要进行格式转换? json(JavaScript Object Notation) json:是一种数据格式,是纯字符串.可以被解析成Python的dict或者其他形式. dict:是一个完整的数据结构,是对Hash Table这一数据结构的一种实现,是一套从存储到提取都封装好了的方案.它使用内置的哈希函数来

  • 详解python中的json的基本使用方法

    在Python中使用json的时候,主要也就是使用json模块,json是以一种良好的格式来进行数据的交互,从而在很多时候,可以使用json数据格式作为程序之间的接口. #!/usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- import json print json.load(open('kel.txt')) #deserialize string or unicode to python object j = json.loads(open('kel.txt

  • 详解Python中映射类型(字典)操作符的概念和使用

    映射类型操作符 (1)标准类型操作符 字典可以和所有的标准类型操作符一起工作,但却不支持像拼接(concatenation)和重复(repetition)这样的操作.这些操作对序列有意义,可对映射类型行不通.         字典是如何比较的呢? 与列表和元组一样,这个过程比数字和字符串的比较更复杂些. (2)映射类型操作符 字典的键查找操作符([ ])         键查找操作符是唯一仅用于字典类型的操作符,它和序列类型里单一元素的切片(slice)操作符很相象.对序列类型来说,用索引做唯一

  • 详解Python中如何将数据存储为json格式的文件

    一.基于json模块的存储.读取数据 names_writer.py import json names = ['joker','joe','nacy','timi'] filename='names.json' with open(filename,'w') as file_obj: json.dump(names,file_obj) 解释:我们先导入json模块,再创建一个名字列表,第5行我们指定了要将该列表存储到其中的文件的名称.通常使用扩展名.json来指出文件存储的数据为json格式.

  • 详解Python 中的容器 collections

    写在之前 我们都知道 Python 中内置了许多标准的数据结构,比如列表,元组,字典等.与此同时标准库还提供了一些额外的数据结构,我们可以基于它们创建所需的新数据结构. Python 附带了一个「容器」模块 collections,它包含了很多的容器数据类型,今天我们来讨论其中几个常用的容器数据类型,掌握了这几个可以减少我们重复造轮子所带来的烦扰. namedtuple 相信你已经熟悉了元组.一个元组相当于一个不可变的列表,你可以存储一个数据的序列.这里要说的 namedtuple(命名元组)和

  • 详解python中的 is 操作符

    大家可以与Java中的 == 操作符相互印证一下,加深一下对引用和对象的理解.原问题: Python为什么直接运行和在命令行运行同样语句但结果却不同,他们的缓存机制不同吗? 其实,高票答案已经说得很详细了.我只是再补充一点而已. is 操作符是Python语言的一个内建的操作符.它的作用在于比较两个变量是否指向了同一个对象. 与 == 的区别 class A(): def __init__(self, v): self.value = v def __eq__(self, t): return

  • 详解Python中namedtuple的使用

    namedtuple是Python中存储数据类型,比较常见的数据类型还有有list和tuple数据类型.相比于list,tuple中的元素不可修改,在映射中可以当键使用. namedtuple: namedtuple类位于collections模块,有了namedtuple后通过属性访问数据能够让我们的代码更加的直观更好维护. namedtuple能够用来创建类似于元祖的数据类型,除了能够用索引来访问数据,能够迭代,还能够方便的通过属性名来访问数据. 接下来通过本文给大家分享python nam

  • 详解Python中string模块除去Str还剩下什么

    string模块可以追溯到早期版本的Python. 以前在本模块中实现的许多功能已经转移到str物品. 这个string模块保留了几个有用的常量和类来处理str物品. 字符串-文本常量和模板 目的:包含用于处理文本的常量和类. 功能 功能capwords()将字符串中的所有单词大写. 字符串capwords.py import string s = 'The quick brown fox jumped over the lazy dog.' print(s) print(string.capw

  • 详解python中的三种命令行模块(sys.argv,argparse,click)

    Python作为一门脚本语言,经常作为脚本接受命令行传入参数,Python接受命令行参数大概有三种方式.因为在日常工作场景会经常使用到,这里对这几种方式进行总结. 命令行参数模块 这里命令行参数模块平时工作中用到最多就是这三种模块:sys.argv,argparse,click.sys.argv和argparse都是内置模块,click则是第三方模块. sys.argv模块(内置模块) 先看一个简单的示例: #!/usr/bin/python import sys def hello(name,

  • 详解Python中__new__方法的作用

    目录 前言 一.__new__方法简介 1.初始化数据加载+解析类实例 2.初始化数据加载重写new方法+解析类实例 二.单例模式 1.用new方法如何实现单例模式 2.如何控制类仅执行一次初始化方法 三.多例模式 总结 前言 Python中类的构造方法__new__方法有何作用? Python类中有些方法名.属性名的前后都添加__双下画线,这种方法.属性通常属于Python的特殊方法和特殊属性.通过重写这些方法或直接调用这些方法来实现特殊功能.今天来聊聊构造方法__new__实际程序的应用场景

随机推荐