Python3 JSON 数据解析

简介: 简单使用

JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。

如果你还不了解 JSON,可以先阅读我们的 JSON 教程。

Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码,它包含了两个函数:
json.dumps(): 对数据进行编码。
json.loads(): 对数据进行解码。
image.png
image.png

json.dumps 与 json.loads 实例

import json

Python 字典类型转换为 JSON 对象

data = {

'no' : 1,
'name' : 'Runoob',
'url' : 'http://www.runoob.com'

}

json_str = json.dumps(data)
print ("Python 原始数据:", repr(data))
print ("JSON 对象:", json_str)

相关文章
|
4月前
|
JSON API 数据格式
淘宝拍立淘按图搜索API系列,json数据返回
淘宝拍立淘按图搜索API系列通过图像识别技术实现商品搜索功能,调用后返回的JSON数据包含商品标题、图片链接、价格、销量、相似度评分等核心字段,支持分页和详细商品信息展示。以下是该API接口返回的JSON数据示例及详细解析:
|
4月前
|
JSON 算法 API
Python采集淘宝商品评论API接口及JSON数据返回全程指南
Python采集淘宝商品评论API接口及JSON数据返回全程指南
|
4月前
|
JSON API 数据安全/隐私保护
Python采集淘宝拍立淘按图搜索API接口及JSON数据返回全流程指南
通过以上流程,可实现淘宝拍立淘按图搜索的完整调用链路,并获取结构化的JSON商品数据,支撑电商比价、智能推荐等业务场景。
|
4月前
|
JSON 中间件 Java
【GoGin】(3)Gin的数据渲染和中间件的使用:数据渲染、返回JSON、浅.JSON()源码、中间件、Next()方法
我们在正常注册中间件时,会打断原有的运行流程,但是你可以在中间件函数内部添加Next()方法,这样可以让原有的运行流程继续执行,当原有的运行流程结束后再回来执行中间件内部的内容。​ c.Writer.WriteHeaderNow()还会写入文本流中。可以看到使用next后,正常执行流程中并没有获得到中间件设置的值。接口还提供了一个可以修改ContentType的方法。判断了传入的状态码是否符合正确的状态码,并返回。在内部封装时,只是标注了不同的render类型。再看一下其他返回的类型;
255 4
|
4月前
|
JSON Java Go
【GoGin】(2)数据解析和绑定:结构体分析,包括JSON解析、form解析、URL解析,区分绑定的Bind方法
bind或bindXXX函数(后文中我们统一都叫bind函数)的作用就是将,以方便后续业务逻辑的处理。
341 3
|
4月前
|
XML JSON 数据处理
超越JSON:Python结构化数据处理模块全解析
本文深入解析Python中12个核心数据处理模块,涵盖csv、pandas、pickle、shelve、struct、configparser、xml、numpy、array、sqlite3和msgpack,覆盖表格处理、序列化、配置管理、科学计算等六大场景,结合真实案例与决策树,助你高效应对各类数据挑战。(238字)
368 0
|
4月前
|
数据采集 存储 JavaScript
解析Python爬虫中的Cookies和Session管理
Cookies与Session是Python爬虫中实现状态保持的核心。Cookies由服务器发送、客户端存储,用于标识用户;Session则通过唯一ID在服务端记录会话信息。二者协同实现登录模拟与数据持久化。
|
5月前
|
JSON 自然语言处理 监控
淘宝关键词搜索与商品详情API接口(JSON数据返回)
通过商品ID(num_iid)获取商品全量信息,包括SKU规格、库存、促销活动、卖家信息、详情页HTML等。
|
数据采集 存储 数据挖掘
Python数据分析:Pandas库的高效数据处理技巧
【10月更文挑战第27天】在数据分析领域,Python的Pandas库因其强大的数据处理能力而备受青睐。本文介绍了Pandas在数据导入、清洗、转换、聚合、时间序列分析和数据合并等方面的高效技巧,帮助数据分析师快速处理复杂数据集,提高工作效率。
380 0
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
解锁 Python 数据分析新境界:Pandas 与 NumPy 高级技巧深度剖析
Pandas 和 NumPy 是 Python 中不可或缺的数据处理和分析工具。本文通过实际案例深入剖析了 Pandas 的数据清洗、NumPy 的数组运算、结合两者进行数据分析和特征工程,以及 Pandas 的时间序列处理功能。这些高级技巧能够帮助我们更高效、准确地处理和分析数据,为决策提供支持。
355 2

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多