import json # 准备列表,列表内每一个元素都是字典,将其转为JSON
date = [{"name": "张大帅", "age": 11},
{"name": "王大锤", "age": 13},
{"name": "赵啸虎", "age": 16}
]
# print(date)
# print(type(date))
json_str = json.dumps(date, ensure_ascii=False) # json处理中文需要加ensure_ascii=False
print(type(json_str))
print(json_str) # 转变字典,将字典转换为JSON
d = {"name": "周杰伦", "addr": "台北"}
json_str = json.dumps(d, ensure_ascii=False)
print(type(json_str))
print(json_str) # 将JSON字符串转换为python数据类型[{k:v},{k:v},{k:v},{k:v}]
s = '[{"name": "张大帅", "age": 11},{"name": "王大锤", "age": 13},{"name": "赵啸虎", "age": 16}]'
l = json.loads(s)
print(type(l))
print(l) # 将JSON字符串转换为python数据类型 {k:v,k:v}
s = '{"name":"周杰伦","addr":"台北"}'
d = json.loads(s)
print(type(d))
print(d) # 将JSON写入到文件当中
# s = {"name":"周杰伦","addr":"台北"}
# json.dump(s,open('s1.txt',mode='w',encoding='utf-8'),ensure_ascii=False) # 从文件当中读出JSON
d = json.load(open('s1.txt', mode='r', encoding='UTF-8'))
print(d, '---', type(d)) """
1.json是一种数据交互的数据格式
2.来自前端
3.dumps ensure_ascii=False
4.loads
5.dump ensure_ascii=False
6.load
"""

python基础-json的更多相关文章

  1. Python 基础 json 与pickle

    json 支持:    str,int,tuple,list,dictpickle    支持python里所有的数据类型(包括函数)    只能在python中使用 json 与pickle 是一种 ...

  2. python基础--json,pickle和shelve模块

    一.JSON &pickle 用于序列化的两个模块 json,用于字符串 和 python数据类型间进行转换  字符串必须是双引号,不能是单引号 pickle,用于python特有的类型 和 ...

  3. python基础-json、pickle模块

    json.pickle区别 总结: """ json: 1.不是所有的数据类型否可以序列化,序列化返回结果为字符串 2.不能多次对同一文件序列化 3.json数据可以跨语 ...

  4. python 基础之pickle 与json 报错问题解决方案

    Python 基础之pickle与json 有没有在搞pickle与json在进行数据储存的时候老是报错,这个有些让人烦恼,在之前有一篇介绍过它们的基本用法以及在使用过长中避免一些坑,但是今天在把对象 ...

  5. python操作json数据格式--基础

    非常基础的json库的用法,后续添加数据格式.编码等内容 参考文章 json进阶 Python的json模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据. 其中两个主要的函数是 json.dumps ...

  6. 使用Python解析JSON数据的基本方法

    这篇文章主要介绍了使用Python解析JSON数据的基本方法,是Python入门学习中的基础知识,需要的朋友可以参考下:     ----------------------------------- ...

  7. Python处理json格式的数据文件(一些坑、一些疑惑)

    这里主要说最近遇到的一个问题,不过目前只是换了一种思路先解决了,脑子里仍然有疑惑,只能怪自己太菜. 最近要把以前爬的数据用一下了,先简单的过滤一下,以前用scrapy存数据的时候为了省事也为了用一下它 ...

  8. Python之路,Day4 - Python基础4 (new版)

    Python之路,Day4 - Python基础4 (new版)   本节内容 迭代器&生成器 装饰器 Json & pickle 数据序列化 软件目录结构规范 作业:ATM项目开发 ...

  9. Day4 - Python基础4 迭代器、装饰器、软件开发规范

    Python之路,Day4 - Python基础4 (new版)   本节内容 迭代器&生成器 装饰器 Json & pickle 数据序列化 软件目录结构规范 作业:ATM项目开发 ...

  10. 【Python之路】第六篇--Python基础之模块

    模块,用一砣代码实现了某个功能的代码集合. 类似于函数式编程和面向过程编程,函数式编程则完成一个功能,其他代码用来调用即可,提供了代码的重用性和代码间的耦合.而对于一个复杂的功能来,可能需要多个函数才 ...

随机推荐

  1. [ABC345D] Tiling 位运算の极致运用

    [ABC345D] Tiling 原题解地址:Editorial by Kiri8128 神写法. 将 \(H \times W\) 的网格展开为 \(H \times (W + 1)\) 的序列, ...

  2. 【OpenVINO™】使用OpenVINO™ C# API 部署 YOLO-World实现实时开放词汇对象检测

    YOLO-World是一个融合了实时目标检测与增强现实(AR)技术的创新平台,旨在将现实世界与数字世界无缝对接.该平台以YOLO(You Only Look Once)算法为核心,实现了对视频中物体的 ...

  3. SpringBoot-EasyExcel导出数据(带图片)

    前言 EasyExcel 是阿里巴巴开源的一个Java操作Excel的技术,和EasyPoi一样是封装Poi的工具类. 但是不同的地方在于,在EasyExcel中解决了Poi技术读取大批量数据耗费内存 ...

  4. win系统执行脚本报错策略更改无法加载文件 C:\Users\xx\AppData\Roaming\npm\pnpm.ps1,因为在此系统上禁止运行脚本

    Start-Process powershell -Verb runAs Get-ExecutionPolicy Get-ExecutionPolicy -List set-ExecutionPoli ...

  5. 复杂模式的两个List与Map合并为一个Map的拼接;笛卡尔乘积处理数据问题

    简介 (Introduction): 背景 数据从多个表中获取,每个表的数据条数不是唯一的,最后结果要拼接成一个Map<String,Object>的模式封装所有数据,每个数据是一条. 结 ...

  6. 用 C 语言开发一门编程语言 — 跨平台的可移植性

    目录 文章目录 目录 前文列表 实现跨平台的可移植性 使用预处理器指令 前文列表 <用 C 语言开发一门编程语言 - 交互式解析器l> 实现跨平台的可移植性 理想情况下,我希望我的代码可以 ...

  7. mybatis-plus id在高并发下出现重复

    mybaits-plus ASSIGN_ID生成 id生成策略 在分布式高并发环境下出现重复id https://github.com/baomidou/mybatis-plus/issues/307 ...

  8. 知识图谱-生物信息学-医学顶刊论文(Briefings in Bioinformatics-2022):基于异构图GCN和GAT的DTI预测

    (2022.4.16)Briefings-DTI-HETA:基于异构图GCN和GAT的DTI预测 目录 (2022.4.16)Briefings-DTI-HETA:基于异构图GCN和GAT的DTI预测 ...

  9. Spring IoC注解式开发无敌详细(细节丰富)

    1. Spring IoC注解式开发无敌详细(细节丰富) @ 目录 1. Spring IoC注解式开发无敌详细(细节丰富) 每博一文案 2. 注解回顾 3. Spring 声明Bean的注解 3.1 ...

  10. go高并发之路——缓存击穿

    缓存击穿,Redis中的某个热点key不存在或者过期,但是此时有大量的用户访问该key.比如xxx直播间优惠券抢购.xxx商品活动,这时候大量用户会在某个时间点一同访问该热点事件.但是可能由于某种原因 ...