Python的标准模块包json详解

本文实例讲述了python自动格式化json文件的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 这里主要实现将代码混乱的json文件格式化. 还有一小堆python常用算法代码 完整实例代码点击此处本站下载. class JsonFormatter: def __init__(self,intend=4,name=""): self.name=name self.intend=intend self.stack=[] self.obj=None self.source=self.get_so

JSON进阶 Python的dict对象可以直接序列化为JSON的{},不过,很多时候,我们更喜欢用class表示对象,比如定义Student类,然后序列化: import json class Student(object): def __init__(self, name, age, score): self.name = name self.age = age self.score = score s = Student('Bob', 20, 88) print(json.dumps(s)

Python的json模块提供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是 json.dumps() 和 json.loads() , 要比其他序列化函数库如pickle的接口少得多. 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 = json.dumps(data) 下面演示如何将一个JSON编码的字

#这是Python中的一个字典 dic = { 'str': 'this is a string', 'list': [1, 2, 'a', 'b'], 'sub_dic': { 'sub_str': 'this is sub str', 'sub_list': [1, 2, 3] }, 'end': 'end' } //这是javascript中的一个JSON对象 json_obj = { 'str': 'this is a string', 'arr': [1, 2, 'a', 'b'],

更多的信息,可以参考python内部的json文档: python>>> help(json) 或者官方文档: http://docs.python.org/library/json.html#module-json. 下面给出一个使用python解析json的简单例子: 复制代码 代码如下: #!/usr/bin/python import json #Function:Analyze json script #Json is a script can descript data st

python中自带了处理python的模块,使用时候直接import json即可. 使用loads方法即可将json字符串转换成python对象,对应关系如下: JSON     Python object   dict array    list string   unicode number   (int) int, long number   (real) float true     True false    False null     None 但在使用json模块的时候需要注意

最近在做天气业务的延时监控,就是每隔一个小时检查一次天气数据是否变化,三次不变化就报警.由于页面给的数据的以json格式的,所以如何解析页面上的数据,从而获得我们想要的字段是我们首先考虑的问题.一般来说,当我们从一个网页上拿下来数据,就是一个字符串,比如: 复制代码 代码如下: url_data = urllib2.urlopen(url).readline() 当我们这样得到页面数据,url_data是全部页面显示一个json字符串,那么我们如何将这个字符串转变为字典格式:time = jso

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', '

引言 对于做web开发的人来说,json文本必须要熟知与熟练使用的.大部分网站的API接口调用返回的数据,就是json格式的.如果看json对象所包含的内容,相信对熟悉Python的人开说,很快就能把json的数据类型跟Python的数据类型对应上. 那么,Python的标准模块包json,又有什么用呢?为什么要用去转json的格式为Python对应的格式呢?为什么就不能拿json格式的数据直接用呢?不是其类型几乎一样且对应的么? 其实,只是看仔细其中的数据结构之后,还是可以看出json原格式与

本文研究的主要是Python内建模块struct的相关内容,具体如下. Python中变量的类型只有列表.元祖.字典.集合等高级抽象类型,并没有像c中定义了位.字节.整型等底层初级类型.因为Python本来就是高级解释性语言,运行的时候都是经过翻译后再在底层运行.如何打通Python和其他语言之间的类型定义障碍,Python的内建模块struct完全解决了所有问题. 知识介绍: 在struct模块中最最常用的三个: (1)struct.pack:用于将Python的值根据格式符,转换为字符串(因

目录 楔子 __import__ importlib.machinery 通过 module 类创建模块 将一个类的实例变成一个模块 小结 楔子 导入一个模块,我们一般都会使用 import 关键字,但有些场景下 import 难以满足我们的需要.所以除了 import 之外还有很多其它导入模块的方式,下面就来介绍一下. __import__ 这是一个内置函数,解释器在 import 的时候,实际上就执行了这个函数. # import os 等价于如下方式 os = __import__("os

目录 1. 前言 2. 导入包 3. 稀疏矩阵总览 4. 稀疏矩阵详细介绍 4.1 coo_matrix 4.2 dok_matrix 4.3 lil_matrix 4.4 dia_matrix 4.5 csc_matrix & csr_matrix 4.6 bsr_matrix 5. 稀疏矩阵的存取 5.1 用save_npz保存单个稀疏矩阵 6. 总结 7. 参考 1. 前言 数组和矩阵是数值计算的基础元素.目前为止,我们都是使用NumPy的ndarray数据结构来表示数组,这是一种同构的容

os.path模块主要用于文件的属性获取,在编程中经常用到,以下是该模块的几种常用方法.更多的方法可以去查看官方文档:http://docs.python.org/library/os.path.html 1.os.path.abspath(path) 返回path规范化的绝对路径. >>> os.path.abspath('test.csv') 'C:\\Python25\\test.csv' >>> os.path.abspath('c:\\test.csv') '

Selenium的介绍.配置和调用 Selenium(浏览器自动化测试框架) 是一个用于Web应用程序测试的工具.Selenium测试直接运行在浏览器中,就像真正的用户在操作一样.支持的浏览器包括IE(7, 8, 9, 10, 11),Firefox,Safari,Google Chrome,Opera等.这个工具的主要功能包括:测试浏览器的兼容性--测试你的应用程序看是否能够很好得工作在不同浏览器和操作系统之上.测试系统功能--创建回归测试检验软件功能和用户需求.支持自动录制动作和自动生成 .

可直接用这行命令!: pip install -U scikit-learn 其他命令: (1)更新pip python -m pip install --upgrade pip (2)安装 scipy 在网址http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 中找到你需要的版本scipy 例如windows 64 位 Python2.7 对应下载:scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl cd 下载scipy 目录下,安装 p

1.在将多个以逗号分隔的值赋给一个变量时,多个值被打包成一个元组类型.当我们将一个元组赋给多个变量时,它将解包成多个值,然后分别将其赋给相应的变量. # 打包 a = 1, 10, 100 print(type(a), a) # <class 'tuple'> (1, 10, 100) # 解包 i, j, k = a print(i, j, k) # 1 10 100 2.解包时,如果解包出来的元素数目与变量数目不匹配,就会引发ValueError异常.错误信息为:too many valu