python對象json,python對象沒有這個屬性

本文目錄一覽：

• 1、py3筆記8：json結構的校驗
• 2、python3 對象 |字典|json|yaml|字元串 相互轉化
• 3、python json快速解析命令

py3筆記8：json結構的校驗

python中使用json模塊實現python對象與json的轉換

要處理的是文件而不是字元串，你可以使用 json.dump() 和 json.load() 來編碼和解碼JSON數據

Json Schema 是一個用於驗證Json數據結構的強大工具

使用範圍： 介面測試中數據值校驗、數據類型校驗、json數據結構校驗

官網：

安裝: pip install jsonschema

type 關鍵字是json模式的基礎，指定架構的數據類型：string、number、object、array、boolean、null

object關鍵字,在python中對應的是dict類型

數組屬性array，用於有序元素

在python中,array類似於list或tuple

在Json,通常有2種方式驗證

1. 列表驗證： 任意長度的序列，其中每個元素匹配相同的模式

2. 元組驗證： 一個固定長度的序列，其中每個項目可能具有不同的模式

1. 列表驗證

2. 元組驗證

針對每一個元素解釋說明，默認校驗schema中設置的前n項

將items關鍵字設置成一個數組, 其中每個項目都是一個與文檔數組的每個索引相對應的模式,

也就是一個數組, 第一個元素模式驗證輸入數組的第一個元素. 第二個元素模式驗證輸入數組的第二個元素

例如, 在以下的模式, anyOf關鍵字用於表示給定值可能對任何給定的子模式有效。第一個子模式需要一個最大長度為5的字元串。第二個子模式需要一個最小值為0的數字。只要一個值對這些模式中的任何一個進行驗證,它就被認為整個組合模式有效。

{ 『anyOf』: [ {『type』: 『string』, 『maxLength』: 5}, {『type』:』string』, 『minimum』: 0 }]}

用於組合模式的關鍵字是:

該$schema關鍵字用於聲明JSON片段實際上是JSON模式的一部分。它還聲明了針對該模式編寫的JSON Schema標準的哪個版本。

建議所有JSON模式都有一個$schema條目，該條目必須位於根目錄下。因此，大多數情況下，您需要在架構的根目錄下：

python3 對象 |字典|json|yaml|字元串 相互轉化

在研究 k8s 的yaml 配置文件的時候，我總擔心自己一不小心 會寫錯，所以我嚮往 使用將對象 序列化 yaml 的形式，

其實 python object 可以 直接 轉 yaml ，甚至也可以 直接 轉成yaml文件！！！

這裡 會經常用到幾個 函數 vars() ast.

我們先嘗試用最笨的方法 實現 object到yaml 的轉化

在python對象 convert to dict 的形式，使用 vars()函數

然後 dict convert to json 使用 json.dumps(dict)函數

然後 json converte to yaml 使用 ya= yaml.load(json.dumps(dict)) 然後

再 yaml.safe_dump(ya,default_flow_style=False)

至此我們看到 從 python Object — dict —- json — yaml 的轉化

其中 obj dict json yaml 轉 string ，只要 str()函數即可,或者 str(vars())結合

yaml 格式 寫入到文件 ,需要注意的是， open()函數 的mode 一定要是 ‘w’ ,不能是』wb’, b代表是二進位寫入

yaml 寫入的是dict str，使用 『wb’ 會報錯，[yaml TypeError: a bytes-like object is required, not ‘str’]

【出現該錯誤往往是通過open()函數打開文本文件時，使用了『rb』屬性，如：fileHandle=open(filename,’rb’),則此時是通過二進位方式打開文件的，所以在後面處理時如果使用了str()函數，就會出現該錯誤，該錯誤不會再python2中出現。

具體解決方法有以下兩種：

第一種，在open()函數中使用『r』屬性，即文本方式讀取，而不是『rb』,以二進位文件方式讀取，可以直接解決問題。

第二種,在open()函數中使用『rb』,可以在使用之前進行轉換，有以下實例，來自： 】

其實 python object 可以 直接 轉 yaml ，甚至也可以 直接 轉成yaml文件！！！

比如我已經定義了一個 Dog python class,他有 好幾個屬性 並已經賦值初始化了

另外生成 yaml 對象

生成yaml文件

結果是

反過來 yaml —- json — 持久化 json 文件 indent=1屬性是為了讓 json 不以單行展示，而是展開

注意的是 python 的 dict 和set 很相似 ，都是 { }， set 里是list， dict 是鍵值對

【# set object is not JSON serializable [duplicate]

】

打開 demo.json

yaml — dict

yaml — python object

json — dict

json.loads()

dict– json

json.jumps()

str — dict

newdict=dict(str)

json — python object

一個python object無法直接與json轉化，只能先將對象轉化成dictionary，再轉化成json；對json，也只能先轉換成dictionary，再轉化成object，通過實踐，源碼如下：

yaml — python object

對yaml，也只能先轉換成json —dictionary，再轉化成object，通過實踐，源碼如下：

dict — -python object

python對象 默認都有一個 私有的屬性 dict 取值 就是 object的 字典形式， 賦值就就可以給對象屬性對應賦值

例如json 轉 對象

對象 轉 json

Python之dict(或對象)與json之間的互相轉化

在Python語言中，json數據與dict字典以及對象之間的轉化，是必不可少的操作。

dict字典轉json數據

對象轉json數據

json數據轉成dict字典

json數據轉成對象

json的load()與dump()方法的使用

dump()方法的使用

python json快速解析命令

json.dumps 用於將 Python 對象編碼成 JSON 字元串。

json.loads 用於解碼 JSON 數據。該函數返回 Python 欄位的數據類型。

demjson.encode() 函數用於將 Python 對象編碼成 JSON 字元串。

demjson.decode() 函數解碼 JSON 數據。該函數返回 Python 欄位的數據類型。

1、以下實例將數組編碼為 JSON 格式數據：

#!/usr/bin/python

import json

data = [ { ‘a’ : 1, ‘b’ : 2, ‘c’ : 3, ‘d’ : 4, ‘e’ : 5 } ]

json = json.dumps(data)

print json

2、以下實例展示了Python 如何解碼 JSON 對象：

#!/usr/bin/python

import json

jsonData = ‘{“a”:1,”b”:2,”c”:3,”d”:4,”e”:5}’;

text = json.loads(jsonData)

print text