Python基础 之 Python3 JSON 数据解析 2

本文涉及的产品
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
云解析 DNS,旗舰版 1个月
简介: Python3 JSON 数据解析

Python基础 之 Python3 JSON 数据解析 2

Python3 JSON 数据解析

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,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。

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 JSON 类型转换对应表:
Python JSON
dict object
list, tuple array
str string
int, float, int- & float-derived Enums number
True true
False false
None null
JSON 解码为 Python 类型转换对应表:
JSON Python
object dict
array list
string str
number (int) int
number (real) float
true True
false False
null None

json.dumps 与 json.loads 实例

使用 json.dump() 和 json.load() 来编码和解码JSON数据。例如:

实例(Python 3.0+)

写入 JSON 数据

with open('data.json', 'w') as f:
json.dump(data, f)

读取数据

with open('data.json', 'r') as f:
data = json.load(f)

目录
相关文章
|
23天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
利用Python自动化处理Excel数据:从基础到进阶####
本文旨在为读者提供一个全面的指南,通过Python编程语言实现Excel数据的自动化处理。无论你是初学者还是有经验的开发者,本文都将帮助你掌握Pandas和openpyxl这两个强大的库,从而提升数据处理的效率和准确性。我们将从环境设置开始,逐步深入到数据读取、清洗、分析和可视化等各个环节,最终实现一个实际的自动化项目案例。 ####
|
22天前
|
数据采集 分布式计算 大数据
构建高效的数据管道:使用Python进行ETL任务
在数据驱动的世界中,高效地处理和移动数据是至关重要的。本文将引导你通过一个实际的Python ETL(提取、转换、加载)项目,从概念到实现。我们将探索如何设计一个灵活且可扩展的数据管道,确保数据的准确性和完整性。无论你是数据工程师、分析师还是任何对数据处理感兴趣的人,这篇文章都将成为你工具箱中的宝贵资源。
|
1月前
|
传感器 物联网 开发者
使用Python读取串行设备的温度数据
本文介绍了如何使用Python通过串行接口(如UART、RS-232或RS-485)读取温度传感器的数据。详细步骤包括硬件连接、安装`pyserial`库、配置串行端口、发送请求及解析响应等。适合嵌入式系统和物联网应用开发者参考。
53 3
|
1月前
|
图形学 Python
SciPy 空间数据2
凸包(Convex Hull)是计算几何中的概念,指包含给定点集的所有凸集的交集。可以通过 `ConvexHull()` 方法创建凸包。示例代码展示了如何使用 `scipy` 库和 `matplotlib` 绘制给定点集的凸包。
31 1
|
1月前
|
JSON 数据格式 索引
Python中序列化/反序列化JSON格式的数据
【11月更文挑战第4天】本文介绍了 Python 中使用 `json` 模块进行序列化和反序列化的操作。序列化是指将 Python 对象(如字典、列表)转换为 JSON 字符串,主要使用 `json.dumps` 方法。示例包括基本的字典和列表序列化,以及自定义类的序列化。反序列化则是将 JSON 字符串转换回 Python 对象,使用 `json.loads` 方法。文中还提供了具体的代码示例,展示了如何处理不同类型的 Python 对象。
|
1月前
|
数据采集 Web App开发 iOS开发
如何使用 Python 语言的正则表达式进行网页数据的爬取?
使用 Python 进行网页数据爬取的步骤包括:1. 安装必要库(requests、re、bs4);2. 发送 HTTP 请求获取网页内容;3. 使用正则表达式提取数据;4. 数据清洗和处理;5. 循环遍历多个页面。通过这些步骤,可以高效地从网页中提取所需信息。
|
1月前
|
数据采集 JavaScript 程序员
探索CSDN博客数据:使用Python爬虫技术
本文介绍了如何利用Python的requests和pyquery库爬取CSDN博客数据,包括环境准备、代码解析及注意事项,适合初学者学习。
82 0
|
2月前
|
数据可视化 算法 JavaScript
基于图论的时间序列数据平稳性与连通性分析:利用图形、数学和 Python 揭示时间序列数据中的隐藏模式
本文探讨了如何利用图论分析时间序列数据的平稳性和连通性。通过将时间序列数据转换为图结构,计算片段间的相似性,并构建连通图,可以揭示数据中的隐藏模式。文章介绍了平稳性的概念,提出了基于图的平稳性度量,并展示了图分区在可视化平稳性中的应用。此外,还模拟了不同平稳性和非平稳性程度的信号,分析了图度量的变化,为时间序列数据分析提供了新视角。
78 0
基于图论的时间序列数据平稳性与连通性分析:利用图形、数学和 Python 揭示时间序列数据中的隐藏模式
|
1月前
|
数据采集 存储 分布式计算
超酷炫Python技术:交通数据的多维度分析
超酷炫Python技术:交通数据的多维度分析
|
1月前
|
索引 Python
SciPy 空间数据1
SciPy 通过 `scipy.spatial` 模块处理空间数据,如判断点是否在边界内、计算最近点等。三角测量是通过测量角度来确定目标距离的方法。多边形的三角测量可将其分解为多个三角形,用于计算面积。Delaunay 三角剖分是一种常用方法,可以对一系列点进行三角剖分。示例代码展示了如何使用 `Delaunay()` 函数创建三角形并绘制。
36 0