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
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01