python中json格式数据输出的简单实现方法

主要使用json模块，直接导入import json即可。

小例子如下：

#coding=UTF-8
import json 

info={}
info["code"]=1
info["id"]=1900
info["name"]='张三'
info["sex"]='男' 

list=[info,info,info] 

data={}
data["code"]=1
data["id"]=1900
data["name"]='张三'
data["sex"]='男'
data["info"]=info
data["data"]=list 

jsonStr = json.dumps(data) 

print "jsonStr:",jsonStr 
关键代码：jsonStr = json.dumps(data)
<span style="font-family:Arial;BACKGROUND-COLOR: #ffffff">执行输出如下：</span>
jsonStr: {"info": {"code": 1, "sex": "\u7537", "id": 1900, "name": "\u5f20\u4e09"}, "code": 1, "name": "\u5f20\u4e09", "sex": "\u7537", "data": [{"code": 1, "sex": "\u7537", "id": 1900, "name": "\u5f20\u4e09"}, {"code": 1, "sex": "\u7537", "id": 1900, "name": "\u5f20\u4e09"}, {"code": 1, "sex": "\u7537", "id": 1900, "name": "\u5f20\u4e09"}], "id": 1900}

以上就是小编为大家带来的python中json格式数据输出的简单实现方法全部内容了，希望大家多多支持我们~

赞 (0)

相关推荐

  • python实现简单爬虫功能的示例

    python实现简单爬虫功能的示例

    在我们日常上网浏览网页的时候,经常会看到一些好看的图片,我们就希望把这些图片保存下载,或者用户用来做桌面壁纸,或者用来做设计的素材. 我们最常规的做法就是通过鼠标右键,选择另存为.但有些图片鼠标右键的时候并没有另存为选项,还有办法就通过就是通过截图工具截取下来,但这样就降低图片的清晰度.好吧-!其实你很厉害的,右键查看页面源代码. 我们可以通过python 来实现这样一个简单的爬虫功能,把我们想要的代码爬取到本地.下面就看看如何使用python来实现这样一个功能. 一,获取整个页面数据 首先我们

  • 详解Python 数据库 (sqlite3)应用

    详解Python 数据库 (sqlite3)应用

    Python自带一个轻量级的关系型数据库SQLite.这一数据库使用SQL语言.SQLite作为后端数据库,可以搭配Python建网站,或者制作有数据存储需求的工具.SQLite还在其它领域有广泛的应用,比如HTML5和移动端.Python标准库中的sqlite3提供该数据库的接口. 我将创建一个简单的关系型数据库,为一个书店存储书的分类和价格.数据库中包含两个表:category用于记录分类,book用于记录某个书的信息.一本书归属于某一个分类,因此book有一个外键(foreign key)

  • Python实现并行抓取整站40万条房价数据（可更换抓取城市）

    Python实现并行抓取整站40万条房价数据（可更换抓取城市）

    写在前面 这次的爬虫是关于房价信息的抓取,目的在于练习10万以上的数据处理及整站式抓取. 数据量的提升最直观的感觉便是对函数逻辑要求的提高,针对Python的特性,谨慎的选择数据结构.以往小数据量的抓取,即使函数逻辑部分重复,I/O请求频率密集,循环套嵌过深,也不过是1~2s的差别,而随着数据规模的提高,这1~2s的差别就有可能扩展成为1~2h. 因此对于要抓取数据量较多的网站,可以从两方面着手降低抓取信息的时间成本. 1)优化函数逻辑,选择适当的数据结构,符合Pythonic的编程习惯.例如,

  • Python 爬虫多线程详解及实例代码

    python是支持多线程的,主要是通过thread和threading这两个模块来实现的.thread模块是比较底层的模块,threading模块是对thread做了一些包装的,可以更加方便的使用. 虽然python的多线程受GIL限制,并不是真正的多线程,但是对于I/O密集型计算还是能明显提高效率,比如说爬虫. 下面用一个实例来验证多线程的效率.代码只涉及页面获取,并没有解析出来. # -*-coding:utf-8 -*- import urllib2, time import thread

  • 使用Python多线程爬虫爬取电影天堂资源

    使用Python多线程爬虫爬取电影天堂资源

    最近花些时间学习了一下Python,并写了一个多线程的爬虫程序来获取电影天堂上资源的迅雷下载地址,代码已经上传到GitHub上了,需要的同学可以自行下载.刚开始学习python希望可以获得宝贵的意见. 先来简单介绍一下,网络爬虫的基本实现原理吧.一个爬虫首先要给它一个起点,所以需要精心选取一些URL作为起点,然后我们的爬虫从这些起点出发,抓取并解析所抓取到的页面,将所需要的信息提取出来,同时获得的新的URL插入到队列中作为下一次爬取的起点.这样不断地循环,一直到获得你想得到的所有的信息爬虫的任务

  • python实现爬虫数据存到 MongoDB

    python实现爬虫数据存到 MongoDB

    在以上两篇文章中已经介绍到了 Python 爬虫和 MongoDB , 那么下面我就将爬虫爬下来的数据存到 MongoDB 中去,首先来介绍一下我们将要爬取的网站, readfree 网站,这个网站非常的好,我们只需要每天签到就可以免费下载三本书,良心网站,下面我就将该网站上的每日推荐书籍爬下来. 利用上面几篇文章介绍的方法,我们很容易的就可以在网页的源代码中寻找到书籍的姓名和书籍作者的信息. 找到之后我们复制 XPath ,然后进行提取即可.源代码如下所示 # coding=utf-8 imp

  • Python 爬虫学习笔记之多线程爬虫

    Python 爬虫学习笔记之多线程爬虫

    XPath 的安装以及使用 1 . XPath 的介绍 刚学过正则表达式,用的正顺手,现在就把正则表达式替换掉,使用 XPath,有人表示这太坑爹了,早知道刚上来就学习 XPath 多省事 啊.其实我个人认为学习一下正则表达式是大有益处的,之所以换成 XPath ,我个人认为是因为它定位更准确,使用更加便捷.可能有的人对 XPath 和正则表达式的区别不太清楚,举个例子来说吧,用正则表达式提取我们的内容,就好比说一个人想去天安门,地址的描述是左边有一个圆形建筑,右边是一个方形建筑,你去找吧,而使

  • python 把数据 json格式输出的实例代码

    有个要求需要在python的标准输出时候显示json格式数据,如果缩进显示查看数据效果会很好,这里使用json的包会有很多操作 import json date = {u'versions': [{u'status': u'CURRENT', u'id': u'v2.3', u'links': [{u'href': u'http://controller:9292/v2/', u'rel': u'self'}]}, {u'status': u'SUPPORTED', u'id': u'v2.2'

  • python爬取NUS-WIDE数据库图片

    实验室需要NUS-WIDE数据库中的原图,数据集的地址为http://lms.comp.nus.edu.sg/research/NUS-WIDE.htm   由于这个数据只给了每个图片的URL,所以需要一个小爬虫程序来爬取这些图片.在图片的下载过程中建议使用VPN.由于一些URL已经失效,所以会下载一些无效的图片. # PYTHON 2.7 Ubuntu 14.04 nuswide = "$NUS-WIDE-urls_ROOT" #the location of your nus-wi

  • Python连接DB2数据库

    Python连接DB2数据库

    在工作中遇到了这样的情况,项目中需要连接IBM的关系型数据库(DB2),关于这方面的库比较稀少,其中 ibm_db 是比较好用的一个库,网上也有教程,但是好像不准确,也不太详细,错误百出,没办法只能拿到后自己分析源码,总算搞定. 安装 环境需求: 首先是数据库DB2,下载连接直接百度,我下载是这两个文件: 只下载箭头所指即可,我还没在linux上做测试. 数据库API(这个东西找了好久,终于找到了合适的)(找不到搜:SQLAPI.zip) Python2.7 VCForPython2.7 ibm

  • Python操作Access数据库基本步骤分析

    本文实例分析了Python操作Access数据库基本步骤.分享给大家供大家参考,具体如下: Python编程语言的出现,带给开发人员非常大的好处.我们可以利用这样一款功能强大的面向对象开源语言来轻松的实现许多特定功能需求.比如Python操作Access数据库的功能实现等等.在Python操作Access数据库之前,首先,你应安装了Python和Python for Windows extensions. 步骤之1.建立数据库连接 import win32com.client conn = wi

  • Python进行数据提取的方法总结

    Python进行数据提取的方法总结

    准备工作 首先是准备工作,导入需要使用的库,读取并创建数据表取名为loandata. import numpy as np import pandas as pd loandata=pd.DataFrame(pd.read_excel('loan_data.xlsx')) 设置索引字段 在开始提取数据前,先将member_id列设置为索引字段.然后开始提取数据. Loandata = loandata.set_index('member_id') 按行提取信息 第一步是按行提取数据,例如提取某个

随机推荐