京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
详解python中的json的基本使用方法
在Python中使用json的时候,主要也就是使用json模块,json是以一种良好的格式来进行数据的交互,从而在很多时候,可以使用json数据格式作为程序之间的接口。
#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
import json
print json.load(open('kel.txt'))
#deserialize string or unicode to python object
j = json.loads(open('kel.txt').read(),encoding='utf-8')
print type(j),j
for i in j:
print i
k = json.dumps(j,encoding='utf-8').decode('utf-8')
print k
kel.txt文件内容如下:
{
"中文":"kel",
"fist":"kel"
}
执行结果如下:
{u'\u4e2d\u6587': u'kel', u'fist': u'kel'}
<type 'dict'> {u'\u4e2d\u6587': u'kel', u'fist': u'kel'}
中文
fist
{"\u4e2d\u6587": "kel", "fist": "kel"}
在其中主要使用的方法为json.loads和json.dumps
注意在loads中参数必须为string,从而在打开文件的时候,要使用read方法,否则会出错。
loads方法主要是用来加载json数据变成python中的对象,而dumps方法主要是将python对象修改为json格式。
开始遇到一个错误如下:
[root@python 56]# python kel.py
Traceback (most recent call last):
File "kel.py", line 5, in <module>
json.load(open('kel.txt'))
File "/usr/local/python/lib/python2.7/json/__init__.py", line 291, in load
**kw)
File "/usr/local/python/lib/python2.7/json/__init__.py", line 339, in loads
return _default_decoder.decode(s)
File "/usr/local/python/lib/python2.7/json/decoder.py", line 364, in decode
obj, end = self.raw_decode(s, idx=_w(s, 0).end())
File "/usr/local/python/lib/python2.7/json/decoder.py", line 382, in raw_decode
raise ValueError("No JSON object could be decoded")
ValueError: No JSON object could be decoded
主要原因是因为,,,在json的数据格式中必须是双引号开头的,错误的json文件如下:
{
"fist":'kel'
}
kel.py内容如下:
#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
import json
j = json.loads(open('kel.txt').read())
print type(j),j
双引号。。。单引号,傻傻的分不清楚
有的时候,在进行loads方法的时候,就是因为产生了单引号的字符串。。。在python中尤其如此,和其他的东西没啥关系,主要就是引号的关系!!!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11