关于用json表示python元组的信息

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python中为什么用json有什么作用

今天我也在这个问题上纠结很久。最后才想明白,我来回答下。

网上很多网友总结了json模块的用法,但没说json模块有什么用,干嘛要有这个模块。可能都明白、太简单,觉得没必要说。但作为小白的我不明白,而且在练习使用load()和dump()时遇到错误。

首先纠正,json格式不是字符串。json与python里面的字典是一样的格式。

python的json模块四个方法的作用为:

dumps() # 把数据转成字符串;

loads() # 把字符串符号‘’去掉;

dump(x, f) # 将x的内容直接写入f,不改变格式;

load(x, f) # 读取f保存为x,同样不改变格式。

重点来了,f = open()下的read()的方法,输出是字符串,wirte()方法的输入也必须是字符串。

结论:因为f=open()下的读写方法都必须是字符串,很不方便。而非字符串的数据大多是json格式,所以就有了json模块。方便读写非字符串的数据。

因为这个目的,json模块的loads()和dumps()方法有些鸡肋,还造成困扰,因为明明json不是字符串,干嘛要转成字符串,另外dump()和load()方法表面上和它们不一样。只有明白json模块的目的,才会搞明白。

在python 3.6的说明文档中,把json模块放在了《7.2.文件读写》部分。我也是看到这里才去练习json模块。但出问题,有些糊涂,明白json模块的作用后,才更清楚干嘛把json模块放这里。

小白的浅见,若错误请指教,谢谢。

python 怎么处理json

json.dumps()

该函数可以将简单数据类型(int\float\string\tuple\list\dict\unicode)转换成JSON格式,样例代码如下:

import json

src_data = {“name”:”Tacey”,”age”:13,”sex”:”male”,”interst”:(“Programing”,”Reading”)}

#print repr(src_data)

print json.dumps(src_data)

输出如下:

{‘interst’:(‘Programing’,’Reading’),’age’:23,’name’:’Tacey’,’sex’:’male’}

{“interst”:[“programing”,”Reading”],”age”:23,”name”:”Tacey”,”sex”:mal”}

2、json.loads()

该函数可以将JSON数据转换成Python的简单数据类型,接着上面的代码:

json_data = json.dumps(src_data)

print json.loads(json_data)[“name”]

输出结果:

Tacey

Python爬虫(七)数据处理方法之JSON

JSON 指的是 JavaScript 对象表示法(JavaScript Object Notation),是轻量级的文本数据交换格式,且具有自我描述性,更易理解。

JSON看起来像python类型(列表,字典)的字符串。

在之前的文章中,我们说到了怎么用response的方法,获取到网页正确解码后的字符串。如果还有不懂的,可以先阅读 Python爬虫(三)Requests库 。接下来以有道翻译为例子,说说怎么通过网页解码后的字符串,提取到翻译结果。

再结合上述有道翻译的例子,得到字典类型的返回结果,并提取出来翻译结果。

将上述例子的dict_json换成str字符串,再写入文本中。

执行完上述的程序,会得到一个fanyi.txt的文件,其结果如下:{“type”: “ZH_CN2EN”, “errorCode”: 0, “elapsedTime”: 1, “translateResult”: [[{“src”: “\u4eba\u751f\u82e6\u77ed\uff0c\u6211\u7528python”, “tgt”: “Life is too short, I use python”}]]}。这样子的一份文档,中文部分显示的是二进制,且格式非常不利于阅读,这并不是我们想要的结果。好在json.dumps()为我们提供的两个方法,以帮助我们更好阅读文档。

1.ensure_ascii,能够让中文显示成中文;

2.indent,能够让下一行在第一行的基础上空格。

其用法如下:

py3笔记8:json结构的校验

python中使用json模块实现python对象与json的转换

要处理的是文件而不是字符串,你可以使用 json.dump() 和 json.load() 来编码和解码JSON数据

Json Schema 是一个用于验证Json数据结构的强大工具

使用范围: 接口测试中数据值校验、数据类型校验、json数据结构校验

官网:

安装: pip install jsonschema

type 关键字是json模式的基础,指定架构的数据类型:string、number、object、array、boolean、null

object关键字,在python中对应的是dict类型

数组属性array,用于有序元素

在python中,array类似于list或tuple

在Json,通常有2种方式验证

1. 列表验证: 任意长度的序列,其中每个元素匹配相同的模式

2. 元组验证: 一个固定长度的序列,其中每个项目可能具有不同的模式

1. 列表验证

2. 元组验证

针对每一个元素解释说明,默认校验schema中设置的前n项

将items关键字设置成一个数组, 其中每个项目都是一个与文档数组的每个索引相对应的模式,

也就是一个数组, 第一个元素模式验证输入数组的第一个元素. 第二个元素模式验证输入数组的第二个元素

例如, 在以下的模式, anyOf关键字用于表示给定值可能对任何给定的子模式有效。第一个子模式需要一个最大长度为5的字符串。第二个子模式需要一个最小值为0的数字。只要一个值对这些模式中的任何一个进行验证,它就被认为整个组合模式有效。

{ ‘anyOf’: [ {‘type’: ‘string’, ‘maxLength’: 5}, {‘type’:’string’, ‘minimum’: 0 }]}

用于组合模式的关键字是:

该$schema关键字用于声明JSON片段实际上是JSON模式的一部分。它还声明了针对该模式编写的JSON Schema标准的哪个版本。

建议所有JSON模式都有一个$schema条目,该条目必须位于根目录下。因此,大多数情况下,您需要在架构的根目录下:

python数据结构json

simplejson 是不错的库,跟json标准库一样

simplejson.loads() # json == dict

simplejson.dumps() # dict == json

import simplejson as json

 print json.dumps({“name”:”ILOVE爆头”})

{“name”: “ILOVE\u7206\u5934”}

 print json.loads(‘{“name”: “ILOVE\u7206\u5934”}’)[“name”]

ILOVE爆头

 print json.loads(‘{“name”:”ILOVE爆头”}’)[“name”]

ILOVE爆头

 print json.dumps({“name”:”ILOVE爆头”, “age”:22},sort_keys=True, indent=”    “)

{

    “age”: 22,

    “name”: “ILOVE\u7206\u5934”

}

可以加Q联系:1126918258

原创文章,作者:小蓝,如若转载,请注明出处:https://www.506064.com/n/182271.html

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