在python中利用dict转json按输入顺序输出内容方式

一般常规的我们保存数据为dict类型时,系统会自动帮我们排序;但有时我们想按照输入顺序的key:value保存到dict中,而不想要改变顺序,则我们可以通过使用collecions,进行排序。

collections是一个python的内建模块。

示例如下:

# -*- coding:utf-8 -*-
#dic = {}
dic = dict()
dic['b'] = 1
dic['a'] = 2
dic['b0'] = 3
dic['a1'] = 4
print("dic is:",dic.items())

import json
jsons = json.dumps(dic)
print("jsons:",jsons)

结果:
('dic is:', [('a', 2), ('a1', 4), ('b', 1), ('b0', 3)])
('jsons:', '{"a": 2, "a1": 4, "b": 1, "b0": 3}')

修改后:
import collections
dic = collections.OrderedDict()
#dic = {}
dic['b'] = 1
dic['a'] = 2
dic['b0'] = 3
dic['a1'] = 4
print("dic is:",dic.items())

import json
jsons = json.dumps(dic)
print("jsons:",jsons)

结果:
('dic is:', [('b', 1), ('a', 2), ('b0', 3), ('a1', 4)])
('jsons:', '{"b": 1, "a": 2, "b0": 3, "a1": 4}')

补充拓展:Python字典转Json并使用多种格式实现

前言:

利用Python数据转换的套路可以遵循:变量定义的位置,字典操作,列表操作,这个三部分的内容可以处理大部分的数据相关需求。

1.下面我们先看这个脚本:

#从字典转换为Json的方法

from distutils.log import warn as printf
from json import dumps
from pprint import pprint

BOOKs = {
  '0132269937': {
    'title': 'Core Python Programming',
    'edition': 2,
    'year': 2007,
  },
  '0132356139': {
    'title': 'Python Web Development with Django',
    'authors': ['Jeff Forcier', 'Paul Bissex', 'Wesley Chun'],
    'year': 2009,
  },
  '0137143419': {
    'title': 'Python Fundamentals',
    'year': 2009,
  },
}

printf('*** RAW DICT ***')
printf(BOOKs)

printf('\n*** PRETTY_PRINTED DICT ***')
pprint(BOOKs)

printf('\n*** RAW JSON ***')
printf(dumps(BOOKs))

printf('\n*** PRETTY_PRINTED JSON ***')
printf(dumps(BOOKs, indent=4))

输出结果:

"E:\Anaconda3 4.2.0\python.exe" E:/Pycharm/Python-code/dict2json.py
*** RAW DICT ***
{'0132269937': {'edition': 2, 'title': 'Core Python Programming', 'year': 2007},
 '0132356139': {'authors': ['Jeff Forcier', 'Paul Bissex', 'Wesley Chun'],
{'0137143419': {'year': 2009, 'title': 'Python Fundamentals'}, '0132356139': {'year': 2009, 'authors': ['Jeff Forcier', 'Paul Bissex', 'Wesley Chun'], 'title': 'Python Web Development with Django'}, '0132269937': {'year': 2007, 'edition': 2, 'title': 'Core Python Programming'}}
        'title': 'Python Web Development with Django',

        'year': 2009},
*** PRETTY_PRINTED DICT ***
 '0137143419': {'title': 'Python Fundamentals', 'year': 2009}}

*** RAW JSON ***
{"0137143419": {"year": 2009, "title": "Python Fundamentals"}, "0132356139": {"year": 2009, "authors": ["Jeff Forcier", "Paul Bissex", "Wesley Chun"], "title": "Python Web Development with Django"}, "0132269937": {"year": 2007, "edition": 2, "title": "Core Python Programming"}}

*** PRETTY_PRINTED JSON ***
{
  "0137143419": {
    "year": 2009,
    "title": "Python Fundamentals"
  },
  "0132356139": {
    "year": 2009,
    "authors": [
      "Jeff Forcier",
      "Paul Bissex",
      "Wesley Chun"
    ],
    "title": "Python Web Development with Django"
  },
  "0132269937": {
    "year": 2007,
    "edition": 2,
    "title": "Core Python Programming"
  }
}

Process finished with exit code 0

首先导入所需要的三个函数:1)导入distutils.log.warn()用来应对python2中print语句和python3中print()语句引起的差异;2)json.dumps(),用来返回一个表示python对象的字符串;pprint.pprint(),用来美观地输出python的对象。

BOOKs数据结构是一个python字典,这里没有用列表这样扁平的数据结构,是因为字典可以构建结构化层次的属性(BOOKs表示通过ISBN标识的书籍还具备额外的信息:书名、作者、出版年份)。值得注意的是,在等价的json表示方法中会移除所有额外的逗号。

Python的Json模块序列化与反序列化的过程分别是 encoding和 decoding。encoding-把一个Python对象编码转换成Json字符串;decoding-把Json格式字符串解码转换成Python对象。要使用json模块必须先import json

Json的导入导出

用write/dump是将Json对象输入到一个python_object中,如果python_object是文件,则dump到文件中;如果是对象,则dump到内存中。这是序列化

2.纵向数据转换为横向数据

1.情况:由于目前spark直接生成的json是每行一个对象,类似以下的json数据格式

 [
 {
  "cardno": 100000026235,
  "trdate": "2015-12-25",
  "otime": "16:13:33",
  "dtime": "16:21:10",
  "osite": 16,
  "dsite": 15,
  "tfc": 1
 }]

2.需求:转换成Json column arrays 数组格式 [{},{}]如下

{'cardno': [100006734923], 'trdate': ['2015-12-25'], 'dtime': ['17:56:45'], 'dsite': [40], 'osite': [41], 'otime': ['17:50:11'], 'tfc': [1]}

3.Python代码实现:

import sys
import json

with open(r'D:/data.json', 'r') as f:
  data = json.load(f)
  # test = {
  #   "cardno": 100006734923,
  #   "trdate": "2015-12-25",
  #   "otime": "17:50:11",
  #   "dtime": "17:56:45",
  #   "osite": 41,
  #   "dsite": 40,
  #   "tfc": 1
 #   }
  result = {"cardno": [], "trdate":[], "otime":[],"dtime":[],"osite":[],"dsite":[],"tfc":[]}
for test in data:
  for a in test.keys():
    result[a].append(test[a]);
print(result)

切换本地文件路径转换。

以上这篇在python中利用dict转json按输入顺序输出内容方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • python json load json 数据后出现乱序的解决方案

    众所周知:python json 可以转换的json字符串,但是在将其转换为字典时,出现了乱序 字典是一个散列结构,亦即他自身根据key进行排序,无法保证顺序 import json jsonstr = '{"username":"string","age":"int","income":"float","createdTime":"date"}'

  • python通过对字典的排序,对json字段进行排序的实例

    如下所示: dic = dict() dic['a'] = 1 dic['b'] = 2 dic['c'] = 3 print(dic.items()) import json jsons = json.dumps(dic) print(jsons) 结果: dic is: dict_items([('c', 3), ('b', 2), ('a', 1)]) jsons: {"c": 3, "b": 2, "a": 1} 通过使用collecio

  • python将字符串转换成json的方法小结

    最近在工作中遇到了一个小问题,如果要将字符串型的数据转换成dict类型,我第一时间就想到了使用json函数.但是里面出现了一些问题 1.通过json来转换: In [1]: import json In [2]: mes = '{"InsId": 2, "name": "lege-happy", "CreationTime": "2019-04-23T03:18:02Z"}' In [3]: mes_to_

  • 在python中利用dict转json按输入顺序输出内容方式

    一般常规的我们保存数据为dict类型时,系统会自动帮我们排序:但有时我们想按照输入顺序的key:value保存到dict中,而不想要改变顺序,则我们可以通过使用collecions,进行排序. collections是一个python的内建模块. 示例如下: # -*- coding:utf-8 -*- #dic = {} dic = dict() dic['b'] = 1 dic['a'] = 2 dic['b0'] = 3 dic['a1'] = 4 print("dic is:"

  • Python中利用all()来优化减少判断的实例分析

    如果我有个list,想判断其中的元素是否满一个条件,后面的元素大于或等于前面元素.Python中的写法就比较多了.下面就主要介绍下一般的写法和通过all()来进行比较的写法. nums=[1,2,3,3,5,6,6,7] 1.一般写法 def checker(nums): for x in range(len(nums)): if x+1 < len(nums): if nums[x] > nums[x+1]: return False return True 2.使用all()和zip()的

  • 对python中xlsx,csv以及json文件的相互转化方法详解

    最近需要各种转格式,这里对相关代码作一个记录,方便日后查询. xlsx文件转csv文件 import xlrd import csv def xlsx_to_csv(): workbook = xlrd.open_workbook('1.xlsx') table = workbook.sheet_by_index(0) with codecs.open('1.csv', 'w', encoding='utf-8') as f: write = csv.writer(f) for row_num

  • Python中的正则表达式与JSON数据交换格式

    一.初识正则表达式 正则表达式 是一个特殊的字符序列,一个字符串是否与我们所设定的这样的字符序列,相匹配快速检索文本.实现替换文本的操作 json(xml) 轻量级 web 数据交换格式 import re a='C|C++|Java|C#||Python|Javascript' r= re.findall('Python',a) print(r) if len(r) > 0: print('字符串中包含Python') else: print('No') ['Python'] 字符串中包含Py

  • Python中最好用的json库orjson用法详解

    目录 1 简介 2 orjson常用方法 2.1 序列化 2.2 反序列化 2.3 丰富的option选项 2.4 针对dataclass.datetime添加自定义处理策略 总结 1 简介 大家好,我们在日常使用 Python 的过程中,经常会使用 json 格式存储一些数据,尤其是在 web 开发中.而 Python 原生的 json 库性能差.功能少,只能堪堪应对简单轻量的 json 数据存储转换需求. 而本文我要给大家介绍的第三方 json 库 orjson ,在公开的各项基准性能测试中

  • python中字典dict常用操作方法实例总结

    本文实例总结了python中字典dict常用操作方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 下面的python代码展示python中字典的常用操作,字典在python开发中有着举足轻重的地位,掌握字典操作相当重要 #创建一空字典 x = {} #创建包含三个项目的字典 x = {"one":1, "two":2, "three":3} #访问其中的一个元素 x['two'] #返回字典中的所有键列表 x.keys() #返回字典中的所有值列表 x.v

  • python中利用zfill方法自动给数字前面补0

    python中有一个zfill方法用来给字符串前面补0,非常有用 view sourceprint? n = "123" s = n.zfill(5) assert s == "00123" zfill()也可以给负数补0 n = "-123" s = n.zfill(5) assert s == "-0123" 对于纯数字,我们也可以通过格式化的方式来补0 n = 123 s = "%05d" % n a

  • python中利用h5py模块读取h5文件中的主键方法

    如下所示: import h5py import numpy as np #HDF5的写入: imgData = np.zeros((2,4)) f = h5py.File('HDF5_FILE.h5','w') #创建一个h5文件,文件指针是f f['data'] = imgData #将数据写入文件的主键data下面 f['labels'] = np.array([1,2,3,4,5]) #将数据写入文件的主键labels下面 f.close() #关闭文件 #HDF5的读取: f = h5

  • 在python中利用numpy求解多项式以及多项式拟合的方法

    构建一个二阶多项式:x^2 - 4x + 3 多项式求解 >>> p = np.poly1d([1,-4,3]) #二阶多项式系数 >>> p(0) #自变量为0时多项式的值 3 >>> p.roots #多项式的根 array([3., 1.]) >>> p(p.roots) #多项式根处的值 array([0., 0.]) >>> p.order #多项式的阶数 2 >>> p.coeffs #

  • python中利用numpy.array()实现俩个数值列表的对应相加方法

    小编想把用python将列表[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1] 和 列表 [2,2,2,2,2,2,2,2,2,2]对应相加成[3,3,3,3,3,3,3,3,3,3]. 代码如下: import numpy a = numpy.array([1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]) b = numpy.array([2,2,2,2,2,2,2,2,2,2]) c = a + b print(type(c)) print(list(c)) 输出结果为: <class 'numpy.nd

随机推荐