Python Json连串化与反体系化的演示

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在实际上的行事中,系列化或然反体系化的只怕是二个文件的花样,不容许像如上写的那样轻易的,下来就来促成那有个别,把公文内容实行种类化和反系列化,先来看连串化的代码,两步操作:一、先系列化
列表对象 ;二、步把连串化成的字符串写入文件:

在把python对象转变到json字符串时,只必要如下知识就可以:

您能够因而扶助函数查看json的协理文书档案

1、鲜明dumps和dump的区分,dump的接口是文件,直接写入文件,dumps把相应的数据类型调换到字符串,loads
和dumps相反,load间接从文件中读取文件并把数据转变到对应的数据类型
2、先实行数据转换,字符串作为中间桥梁

贰、Json反连串化如下:

<type 'dict'>

  需求:实现字典调换到字符串,字符串转变到字典数据类型,写入文件

[“Apple”, “Huawei”, “selenium”, “java”, “python”]
[‘Apple’, ‘Huawei’, ‘selenium’, ‘java’, ‘python’]
数据类型: <class ‘list’>

一.json字符串到python对象的调换规则:

图片 1

案例:

#coding: utf-8
import json
dict = {'name':'zhangsan', 'age':33, 'address':'红星路'}
print('未序列化前的数据类型为:', type(dict))
print('为序列化前的数据:', dict)
#对dict进行序列化的处理
dict_xu = json.dumps(dict)  #直接进行序列化
print('序列化后的数据类型为:', type(dict_xu))
print('序列化后的数据为:', dict_xu)

二. 关键采取如下函数:

 

#!/usr/bin/python3

import json


def w_json(data):
  # 往文件中写入json文件
  with open('json_test.json', 'w') as wf:
    json.dump(data, wf)
  print('ok')


def r_json():
  # 读取json文件
  with open('json_test.json', 'r') as rf:
    data = json.load(rf)
  return data


def chage_data(data):
  # 进行json数据转换
  try:
    # separators 会把对应符号前后的空格去掉,网络传输中,空格没有意义
    # 还可以通过sort_keys进行按字典可以排序,字典才有效,网络传输一般都用json数据格式
    return json.dumps(data, separators=[',', ':'], sort_keys=True)
  except Exception as e:
    print(e)
    return None

if __name__ == '__main__':
  d = {'xiao_ming': 18, 'xiao_er': 50, 'xiao_san': 17, 'xu_xue': None, 'b_l':True}
  # d = [8, 2, 2, 7, 0, None, True]
  data = chage_data(d)

  if data:
    w_json(data)
    r_data = r_json()
    print('读取的数据:', r_data)

未连串化前的数据类型为: <class ‘dict’>
为类别化前的数据: {‘name’: ‘zhangsan’, ‘address’: ‘红星路’, ‘age’:
3三}
连串化后的数据类型为: <class ‘str’>
种类化后的多寡为: {“name”: “zhangsan”, “address”:
“\u7ea2\u661f\u8def”, “age”: 33}

三、json字符串转变到python对象

代码如下

如何做?

以上就是本文的全体内容,希望对大家的上学抱有协理,也期待大家多多协助脚本之家。

测试代码:

python提供放置的模块json,只需求在使用前导入就可以

本文实例为大家享用了python读写json数据的具体代码,供我们参谋,具体内容如下

#coding: utf-8
import json

dict = {'name':'zhangsan', 'age':33, 'address':'红星路'}
print('未序列化前的数据类型为:', type(dict))
print('为序列化前的数据:', dict)
#对dict进行序列化的处理
dict_xu = json.dumps(dict,ensure_ascii=False)  #添加ensure_ascii=False进行序列化
print('序列化后的数据类型为:', type(dict_xu))
print('序列化后的数据为:', dict_xu)

贰、python对象转变来json字符串

图片 2

如上正是本文的全部内容,希望对我们的就学抱有辅助,也期望大家多多帮忙脚本之家。

在python中,种类化能够明白为:把python的靶子编码转变为json格式的字符串,反类别化能够知道为:把json格式字符串解码为python数据对象。在python的标准库中,特地提供了json库与pickle库来处理那①部分。

示例

 因为重返的是三个字典,通过对文件结构的钻研,字典中嵌套着列表,列表中又嵌套着字典,通过层层解套,成功获取数据

  在web应用中时时用到json数据举行传输数据,本质上是字典类型数据转换到字符串,通过字符串举行网页传输,然后把接收到的字符串转变到字典类似数据

import json
print (json.__all__)  #查看json库的所有方法
['dump', 'dumps', 'load', 'loads', 'JSONDecoder', 'JSONEncoder']

测试代码:

数码发掘是尚未止境的,希望大家多分析数据,找到你想要的数码

未系列化前的数据类型为: <class ‘dict’>
为体系化前的数量: {‘name’: ‘zhangsan’, ‘age’: 33, ‘address’:
‘红星路’}
类别化后的数据类型为: <class ‘str’>
体系化后的数量为: {“name”: “zhangsan”, “age”: 3三, “address”:
“红星路”}
反系列化后的数据类型为: <class ‘dict’>
反体系化后的数量为:  {‘name’: ‘zhangsan’, ‘age’: 3三, ‘address’:
‘红星路’}

从python贰.六始发,python标准库中增添了对json的支撑,操作json时,只供给import
json就能够。

北大 

未种类化前的数据类型为: <class ‘dict’>
为种类化前的多寡: {‘address’: ‘红星路’, ‘age’: 3三, ‘name’:
‘zhangsan’}
类别化后的数据类型为: <class ‘str’>
系列化后的多少为: {“address”: “红星路”, “age”: 3叁, “name”:
“zhangsan”}

转移结果:

json能够结合数据库一同行使,在那事后要拍卖多量数额时12分有效

在dumps函数中丰盛参数ensure_ascii=False,结果如下:

示例

# coding=utf-8
__Author__ = "susmote"

import requests
url = "https://ditu.amap.com/service/poiInfo?id=B001B0IZY1&query_type=IDQ"

resp = requests.get(url)
print(resp.text[0:200])

[“Apple”, “Huawei”, “selenium”, “java”, “python”]

//www.jb51.net/article/102146.htm

经过此处笔者想行使一个地图网址来演示

json的dumps方法和loads方法,可完结数量的系列化和反系列化。具体来讲,dumps方法,可将json格式数据体系为Python的相关的数据类型;loads方法则是倒转,把python数据类型调换为json相应的数据类型格式须求。在连串化时,汉语汉字总是被转移为unicode码,在dumps函数中增进参数ensure_ascii=False就能够减轻。

同理,把json字符串调换来python对象也只需持有如下知识就能够:

# coding=utf-8
__Author__ = "susmote"

import requests
import json

url = "https://ditu.amap.com/service/poiInfo?id=B001B0IZY1&query_type=IDQ"

resp = requests.get(url)

json_dict = json.loads(resp.text)

data_dict = json_dict['data']

data_list = data_dict['poi_list']

dis_data = data_list[0]

print('城市: ', dis_data['cityname'])
print('名称: ', dis_data['name'])
print('电话: ', dis_data['tel'])
print('区号: ', dis_data['areacode'])
print('地址: ', dis_data['address'])
print('经度: ', dis_data['longitude'])
print('纬度: ', dis_data['latitude'])

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