【chat-gpt问答记录】python将数据存为json格式和yaml格式

简介: 【chat-gpt问答记录】python将数据存为json格式和yaml格式

QUESTION

name="zhangsan" age=23 gender="男"

如何快速将上述变量构建成字典格式?

ANSWER

可以使用字典的键值对方式将变量构建成字典格式,代码如下:

my_dict = {'name': 'zhangsan', 'age': 23, 'gender': '男'}

其中,变量名作为键,变量值作为值,用冒号分隔。这样就可以快速将上述变量构建成字典格式了。

这个我知道,我是说如果变量数目很多的话怎么办呢?有没有什么把大批量的变量构建成字典的方法?

可以使用Python内置的globals()函数来获取所有全局变量,然后将其放入一个字典中。代码如下:

my_dict = {}
for key, value in globals().items():
    if not key.startswith("__"):
        my_dict[key] = value

这个代码会遍历所有全局变量,将变量名作为键,变量值作为值,添加到一个字典中。其中,由于globals()函数还会返回一些特殊的系统变量(以双下划线开头),所以我们需要通过判断变量名是否以双下划线开头来排除它们。

这样就能快速且方便地将大批量的变量构建成字典了。

QUESTION

请举一个例子呢?

ANSWER

假设我们有多个变量,包括姓名、年龄、性别、地址等信息,代码如下:

name = "张三"
age = 25
gender = "男"
address = "北京市海淀区"
phone = "123456789"

可以使用上述代码中提到的方法将这些变量构建成字典格式,代码如下:

my_dict = {}
for key, value in globals().items():
    if not key.startswith("__"):
        my_dict[key] = value

运行后,得到的字典为:

{'name': '张三', 'age': 25, 'gender': '男', 'address': '北京市海淀区', 'phone': '123456789'}

这样就可以快速将大批量的变量构建成字典了。

QUESTION

这是必须设置全局变量嘛?如果我想在单个函数中做这件事,不想用全局变量呢?

ANSWER

不一定要设置全局变量,如果你想在单个函数中将多个变量构建成字典,可以将这些变量作为函数参数传入。代码如下:

def create_dict(**kwargs):
    my_dict = {}
    for key, value in kwargs.items():
        my_dict[key] = value
    return my_dict

这个函数接受一个或多个关键字参数,然后将它们构建成一个字典。可以像下面这样调用这个函数,将多个变量作为参数传入:

name = "张三"
age = 25
gender = "男"
address = "北京市海淀区"
phone = "123456789"
my_dict = create_dict(name=name, age=age, gender=gender, address=address, phone=phone)

运行后,得到的字典为:

{'name': '张三', 'age': 25, 'gender': '男', 'address': '北京市海淀区', 'phone': '123456789'}

这样就可以在单个函数中快速将多个变量构建成字典了,并且不需要使用全局变量。

QUESTION

按照您说的尝试了一下,报错呢:create_dict() takes 0 positional arguments but 8 were given

ANSWER

这个错误是因为函数定义时没有指定参数,导致调用时传入的参数无法识别。

你可以按照以下方式修改函数定义:

def create_dict(**kwargs):
    my_dict = {}
    for key, value in kwargs.items():
        my_dict[key] = value
    return my_dict

这里使用了一个特殊的语法**kwargs,表示这个函数接受任意数量的关键字参数,并将它们放入一个字典中。在函数中遍历这个字典,将其中的键值对添加到新的字典中即可。

然后你可以像下面这样调用这个函数:

name = "张三"
age = 25
gender = "男"
address = "北京市海淀区"
phone = "123456789"
my_dict = create_dict(name=name, age=age, gender=gender, address=address, phone=phone)

这样就能快速将多个变量构建成字典了。

QUESTION

一般将字典格式的数据存为什么格式的文件呢?如何复用呢?

ANSWER

将字典格式的数据存储为JSON(JavaScript Object Notation)或YAML(YAML Ain’t Markup Language)格式的文件比较常见。

JSON是一种轻量级的数据交换格式,易于阅读和编写,也便于机器解析和生成。在Python中,可以使用json模块将Python对象转换为JSON字符串,或将JSON字符串转换为Python对象。

例如,将一个字典保存为JSON文件:

import json
data = {"name": "张三", "age": 25, "gender": "男", "address": "北京市海淀区", "phone": "123456789"}
with open("data.json", "w") as f:
    json.dump(data, f)

这个代码会将data字典转换为JSON字符串,并将其保存到data.json文件中。

要从JSON文件中读取数据,可以使用json.load()方法,例如:

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

这个代码会从data.json文件中读取JSON字符串,并将其转换为Python对象。

类似地,YAML也是一种常见的数据序列化格式,相对于JSON来说更加可读性强。在Python中,可以使用PyYAML库来处理YAML文件。

例如,将一个字典保存为YAML文件:

import yaml
data = {"name": "张三", "age": 25, "gender": "男", "address": "北京市海淀区", "phone": "123456789"}
with open("data.yaml", "w") as f:
    yaml.dump(data, f)

这个代码会将data字典转换为YAML字符串,并将其保存到data.yaml文件中。

要从YAML文件中读取数据,可以使用yaml.load()方法,例如:

with open("data.yaml", "r") as f:
    data = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)
print(data)

这个代码会从data.yaml文件中读取YAML字符串,并将其转换为Python对象。

这样方式保存和读取的优势是什么呢?

将字典格式的数据存储为JSON或YAML格式的文件可以使其具有更好的可读性与可扩展性,在多种语言和平台之间进行数据交换也更加方便。此外,这些文件格式通常具有较小的文件大小,因此在处理大量数据时可以提高效率。

通过将数据存储为文件,我们还可以将其复用于其他程序中,而不必重复编写相同的代码来处理相似的数据。例如,在另一个程序中读取数据时,只需根据文件格式使用合适的库来加载并解析数据即可。

QUESTION

您推荐将字典格式的文件存为json文件还是ymal文件呢?

ANSWER

这个取决于具体的应用场景。

JSON是一种通用的数据交换格式,被广泛应用于Web开发和API接口中,也是JavaScript中支持的一种数据格式。如果你需要将数据交给其他Web应用程序或API使用,那么将数据存储为JSON文件可能更合适。

YAML则更加注重可读性与易用性,对于复杂的数据结构或配置文件来说,它可能比JSON更加适合。另外,YAML还支持注释、多行文本等功能,这些在某些情况下可能很有用。如果你需要存储的数据比较复杂且需要人工修改或维护,那么将数据存储为YAML文件可能更合适。

总的来说,两者都有自己的优缺点,需要根据具体情况选择。

QUESTION

写入的json文件里边,中文乱码怎么解决?

ANSWER

如果写入的JSON文件中出现了中文乱码,可以使用json.dump()方法中的ensure_ascii参数来解决。将其设置为False即可禁用ASCII编码,使得中文能够正常输出。

例如:

import json
data = {"name": "张三", "age": 25, "gender": "男", "address": "北京市海淀区", "phone": "123456789"}
with open("data.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False)

在这个代码中,我们通过指定文件编码为UTF-8,并将ensure_ascii参数设为False,来确保JSON文件中的中文能够正常输出。

如果你希望读取JSON文件时也避免中文乱码,可以在调用json.load()方法时指定文件编码,例如:

with open("data.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    data = json.load(f)

这样就能正确地读取JSON文件中的中文字符了。

QUESTION

sunshine_credit = resp_json.get('sunshine_credit', None)
if sunshine_credit:
    sunshine_credit_level = sunshine_credit.get('level', None)
else:
    sunshine_credit_level = None
education = resp_json.get('education', None)
if education:
    school = education.get('school', None)
else:
    school = None

上面这段代码可以简化嘛?能不能不要每一个变量都写一个if判断?

ANSWER

可以使用 Python 的多重赋值语法和短路求值的特性来简化这段代码,如下所示:

# 多重赋值语法
sunshine_credit = resp_json.get('sunshine_credit', {}).get('level', None)
education = resp_json.get('education', {}).get('school', None)

在这里,我们使用字典的 get 方法来获取键对应的值。如果键不存在,则方法会返回一个空字典 {},这样就避免了必须要用 if 判断的情况。

同时,我们使用了多重赋值语法,将两个变量的赋值语句合并到一行中。这样代码看起来更简洁明了。

需要注意的是,如果 resp_json 中不存在 sunshine_crediteducation 这些键,那么最终的结果都会得到 None 值。

QUESTION

使用多重赋值语法,如果resp_json为None呢?会报错嘛?报错的话如何处理呢?

ANSWER

如果 resp_jsonNone,那么在第一次使用 get 方法时就会抛出 AttributeError 异常,因为 None 没有 get 方法。

为了避免这个问题,可以在最开始对 resp_json 进行判断,如果是 None,就将两个变量都赋值为 None

if resp_json is None:
    sunshine_credit = None
    education = None
else:
    sunshine_credit = resp_json.get('sunshine_credit', {}).get('level', None)
    education = resp_json.get('education', {}).get('school', None)

这样,即使 resp_jsonNone,也不会导致异常。

目录
相关文章
|
16天前
|
存储 SQL 数据库
Python 金融编程第二版(GPT 重译)(四)(4)
Python 金融编程第二版(GPT 重译)(四)
17 3
|
16天前
|
存储 NoSQL 索引
Python 金融编程第二版(GPT 重译)(一)(4)
Python 金融编程第二版(GPT 重译)(一)
17 2
|
10天前
|
Python
python存取yaml文件
python存取yaml文件
|
16天前
|
存储 机器学习/深度学习 关系型数据库
Python 金融编程第二版(GPT 重译)(四)(5)
Python 金融编程第二版(GPT 重译)(四)
15 2
|
16天前
|
存储 算法 数据可视化
Python 金融编程第二版(GPT 重译)(一)(1)
Python 金融编程第二版(GPT 重译)(一)
19 1
|
2天前
|
JSON 分布式计算 大数据
MaxCompute产品使用合集之如何解析嵌套的JSON数据
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。
|
8天前
|
JSON JavaScript 前端开发
技术心得:利用JsonSchema校验json数据内容的合规性
技术心得:利用JsonSchema校验json数据内容的合规性
10 0
|
15天前
|
JSON 数据格式
MysbatisPlus-核心功能-IService开发基础业务接口,MysbatisPlus_Restful风格,新增@RequestBody指定是为了接收Json数据的,使用swagger必须注解
MysbatisPlus-核心功能-IService开发基础业务接口,MysbatisPlus_Restful风格,新增@RequestBody指定是为了接收Json数据的,使用swagger必须注解
|
16天前
|
JSON 数据格式
Unsupported Media Type,传入的字符串数据:这里应该是Json
Unsupported Media Type,传入的字符串数据:这里应该是Json
|
16天前
|
JSON 数据格式
Navicate数据报错之Bad Request,发送端口测试的时候,使用JSON字符串,而不是Text
Navicate数据报错之Bad Request,发送端口测试的时候,使用JSON字符串,而不是Text