python 包实现JSON 轻量数据操作

目录
  • 一、将对象转为json字符串
  • 二、格式化输出
  • 三、将json字符串转为对象
  • 四、安装demjson
  • 五、将对象转为json字符串
  • 六、将json字符串转为对象

一、将对象转为json字符串

  • json.dumps:将 Python 对象编码成 JSON 字符串
  • json.loads:将已编码的 JSON 字符串解码为 Python 对象
import json

data = [
{ 'name' : 'autofelix', 'age' : 27},
{ 'name' : '飞兔', 'age' : 26}
]

result = json.dumps(data, ensure_ascii=False)
print(result)

二、格式化输出

import json

data = [
{ 'name' : 'autofelix', 'age' : 27},
{ 'name' : '飞兔', 'age' : 26}
]

# 格式化输出
result = json.dumps(data, sort_keys=True, indent=4, separators=(',', ': '))
print(result)

三、将json字符串转为对象

import json

data = "[{ 'name' : 'autofelix', 'age' : 27}, { 'name' : '飞兔', 'age' : 26}]"

result = json.loads(data)
print(result)

四、安装demjson

  • 是 python 的第三方模块库,可用于编码和解码 JSON 数据
  • 包含了 JSONLint 的格式化及校验功能
pip install demjson

五、将对象转为json字符串

  • 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
import demjson

data = [
{ 'name' : 'autofelix', 'age' : 27},
{ 'name' : '飞兔', 'age' : 26}
]

result = demjson.encode(data)
print(result)

六、将json字符串转为对象

import demjson

data = "[{ 'name' : 'autofelix', 'age' : 27}, { 'name' : '飞兔', 'age' : 26}]"

result = demjson.decode(data)
print(result)

到此这篇关于python 包中的JSON 轻量数据操作教程的文章就介绍到这了,更多相关JSON 轻量数据操作内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • Python字符串str和json格式相互转换

    目录 1.通过json.loads进行转换 2.json转str 3.通过eval 前言: str转换为json格式,前提一定需要保证这个str的格式和json是一致的,即左边最外层是大括号,右边的最外层是大括号.如果不一致,推荐用正则进行拆分至和json格式一致 1. 通过json.loads进行转换 import json str = '{"name": "御姐", "age": 18}' j = json.loads(str) print(

  • python封装json格式字符串并处理单双引号问题

    在使用python做web服务的时候会有数据交互的情况,大多数目前会采用json格式的数据来交互,接收者接收到标准的json格式数据后,会比较方便解析数据. 我这里有一个场景是将三个数组类型的数据封装成json格式的字符串并发送给消费方,三个数组类型的数据是: print(boxes) print(scores) print(txts) #以下是打印结果 #第一个: [array([[292., 294.], [331., 293.], [349., 848.], [309., 850.]],

  • Python读写JSON文件的操作详解

    目录 JSON JSON 起源 JSON 样例 Python 原生支持 JSON 序列化 JSON 简单的序列化示例 JSON 反序列化 简单的反序列化示例 应用案例 编码和解码 JSON JSON 起源 JSON 全称 JavaScript Object Notation .是处理对象文字语法的 JavaScript 编程语言的一个子集.JSON 早已成为与语言无关的语言,并作为自己的标准存在. JSON 样例 { "data":[ { "id": "1

  • Python中优雅处理JSON文件的方法实例

    目录 1. 引言 2. 什么是JSON文件? 3. 使用Python处理JSON文件 3.1. 将JSON文件读取为字典类型 3.2. 将JSON文件读取为Pandas类型 3.3. 使用Pandas读取嵌套JSON类型 3.4. 访问特定位置的数据 3.5. 导出JSON 3.6. 格式化输出 3.7. 输出字段排序 4.总结 5.参考 1. 引言 在本文中,我们将学习如何使用Python读取.解析和编写JSON文件. 我们将讨论如何最好地处理简单的JSON文件以及嵌套的JSON文件,当然我们

  • 如何将Python字符串转换为JSON的实现方法

    目录 什么是 JSON 在哪里使用JSON 基本的 JSON 语法 如何在 Python 中处理 JSON 数据 包含 JSON 模块 使用 json.loads() 函数 总结 在本教程中,你将学习 JSON 的基础知识--它是什么.常用在哪里以及它的语法. 你还将看到如何在 Python 中将字符串转换为 JSON. 让我们开始吧! 什么是 JSON JSON 是 JavaScript Object Notation(JavaScript 对象标记)的缩写. 它是一种数据格式,用于为 Web

  • Python解析JSON数据的基本方法实例代码

    目录 一.JSON数据格式介绍 二.Python处理JSON数据 json.dumps json.loads 语法 总结 一.JSON数据格式介绍 JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式. JSON建构于两种结构:json是Javascript中的对象和数组中的对象,本质上来讲就是有特定结构的字符串,所以可以通过这两种结构可以表示各种复杂的结构: 1 对象: 对象在js中表示为”{}”括起来的内容,数据结构为{key:value, key:v

  • Python利用jmespath模块进行json数据处理

    jmespath是python的第三方模块,是需要额外安装的.它在python原有的json数据处理上 做出了很大的贡献,至于效果接下来试试就知道了有多方便. 话不多说,我们直接进入正题… 既然是第三方的库,那肯定是要安装的.通过pip的方式先将jmespath库安装好… pip install jmespath 将安装好的模块导入到代码块中… import jmespath as jp jmespath中有一个很重要.很方便的函数那就是search,不管你的json数据有多么变态,它都能给你找

  • 详解python读写json文件

    python处理json文本文件主要是以下四个函数: 函数 作用 json.dumps 对数据进行编码,将python中的字典 转换为 字符串 json.loads 对数据进行解码,将 字符串 转换为 python中的字典 json.dump 将dict数据写入json文件中 json.load 打开json文件,并把字符串转换为python的dict数据 json.dumps / json.loads 数据转换对照: json python object dict array list str

  • 使用Python解析JSON的实现示例

    JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式.Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码,主要包含了下面4个操作函数: 提示:所谓类文件对象指那些具有read()或者 write()方法的对象,例如,f = open('a.txt','r'),其中的f有read()方法,所以f就是类文件对象.  在json的编解码过程中,python 的原始类型与JSON类型会相互转换,具体的转化对照如下: Python 编码为 J

  • python 包实现JSON 轻量数据操作

    目录 一.将对象转为json字符串 二.格式化输出 三.将json字符串转为对象 四.安装demjson 五.将对象转为json字符串 六.将json字符串转为对象 一.将对象转为json字符串 json.dumps:将 Python 对象编码成 JSON 字符串 json.loads:将已编码的 JSON 字符串解码为 Python 对象 import json data = [ { 'name' : 'autofelix', 'age' : 27}, { 'name' : '飞兔', 'ag

  • 在python中使用pyspark读写Hive数据操作

    1.读Hive表数据 pyspark读取hive数据非常简单,因为它有专门的接口来读取,完全不需要像hbase那样,需要做很多配置,pyspark提供的操作hive的接口,使得程序可以直接使用SQL语句从hive里面查询需要的数据,代码如下: from pyspark.sql import HiveContext,SparkSession _SPARK_HOST = "spark://spark-master:7077" _APP_NAME = "test" spa

  • Python爬虫爬取、解析数据操作示例

    本文实例讲述了Python爬虫爬取.解析数据操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 爬虫 当当网 http://search.dangdang.com/?key=python&act=input&page_index=1 获取书籍相关信息 面向对象思想 利用不同解析方式和存储方式 引用相关库 import requests import re import csv import pymysql from bs4 import BeautifulSoup from lxml import e

  • python实现将json多行数据传入到mysql中使用

    将json多行数据传入到mysql中使用python实现 表需要提前创建,字符集utf8 如果不行换成utf8mb4 import json import pymysql def reviewdata_insert(db): with open('data.txt', encoding='utf-8') as f: i = 0 while True: i += 1 print(u'正在载入第%s行......' % i) try: lines = f.readline() # 使用逐行读取的方法

  • Python实现把json格式转换成文本或sql文件

    python如何将json格式的数据快速的转化成指定格式的数据呢?或者转换成sql文件? 下面的例子是将json格式的数据准换成以#_#分割的文本数据,也可用于生成sql文件. [root@bogon tutorial]# vi json2txt.py #-*- coding: UTF-8 -*- import json data = [] with open('./tencent_test.json') as f: for line in f: data.append(json.loads(l

  • python 发送json数据操作实例分析

    本文实例讲述了python 发送json数据操作.分享给大家供大家参考,具体如下: # !/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import urllib2 import urllib import cookielib import json import httplib import re import requests from lxml import etree import StringIO import time s = request

  • Python操作JSON实现网络数据交换

    目录 前言 JSON是什么? JSON与XML的优劣差异? 将Python对象编码成JSON字符串 将JSON字符串解码为Python对象 解决中文乱码问题 前言 学学Python中操纵JSON的知识.学完本文,你可以学到如下内容: 1.JSON是什么? 2.JSON与XML的优劣差异? 3.将Python对象编码成JSON字符串 4.将JSON字符串解码为Python对象 5.解决JSON中文乱码问题 JSON是什么? JSON的全称是 JavaScript Object Notation,是

  • Python读取JSON数据操作实例解析

    读写 JSON 数据 问题 你想读写 JSON(JavaScript Object Notation) 编码格式的数据. 解决方案 json模块提供给了一种很简单的方式来编码和解码json数据,其中两个主要的函数时json.dumps()和 json.loads() 下面演示如何将一个 Python 数据结构转换为 JSON: import json data = { 'name' : 'ACME', 'shares' : 100, 'price' : 542.23 }json_str = js

  • python pickle存储、读取大数据量列表、字典数据的方法

    先给大家介绍下python pickle存储.读取大数据量列表.字典的数据 针对于数据量比较大的列表.字典,可以采用将其加工为数据包来调用,减小文件大小 #列表 #存储 list1 = [123,'xiaopingguo',54,[90,78]] list_file = open('list1.pickle','wb') pickle.dump(list1,list_file) list_file.close() #读取 list_file = open('list1.pickle','rb')

  • 一文秒懂python读写csv xml json文件各种骚操作

    Python优越的灵活性和易用性使其成为最受欢迎的编程语言之一,尤其是对数据科学家而言. 这在很大程度上是因为使用Python处理大型数据集是很简单的一件事情. 如今,每家科技公司都在制定数据战略. 他们都意识到,拥有正确的数据(干净.尽可能多)会给他们带来关键的竞争优势. 数据,如果使用有效,可以提供深层次的.隐藏在表象之下的信息. 多年来,数据存储的可能格式显著增加,但是,在日常使用中,还是以 CSV . JSON 和 XML 占主导地位. 在本文中,我将与你分享在Python中使用这三种流

随机推荐