一.json.dumps(i): json中的dumps方法是用来将特定格式的数据进行字符串化的操作,比如列表字典都可以进行字符串化操作然后写入json的file:而且如果是要写入json文件就必须要进行dumps操作: 二.json.dump(): 和dumps差一个s,功能作用大致上是一样,也是讲数据转换成str格式,最终包括了讲数据写入json文件的一个操作步骤,json.dump(data, file-open,ascii=False),可以包含三个属性,第三个ascii是用来避免出现u…

1 json.loads() 将json格式的数据转化为字典类型 data_json = '{"msg": "登录成功", "code": "10001", "data": null, "status":1}' data_dict = json.loads(data_json, encoding="utf-8") 这个时候,如果使用 eval(data_json) 将…

前言 在Python中,我们通常使用urllib中的urlencode方法将字典编码,用于提交数据给url等操作,但是在Python2和Python3中urllib模块中所提供的urlencode的包位置有些不同. 对于Python2 Python2中提供了urllib和urllib2两个模块. urlencode方法所在位置为: urllib.urlencode(values) # 其中values为所需要编码的数据,并且只能为字典 1 例如模拟登陆CSDN网站,示例程序如下 import u…

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写. 1.json库的使用 使用 JSON 函数需要导入 json 库:import json. 函数 描述 json.dumps 将 Python 对象编码成 JSON 字符串 json.loads 将已编码的 JSON 字符串解码为 Python 对象 1. json.dumps   将 Python 对象编码成 JSON 字符串. 语法 json.dumps(obj, skipkey…

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写. 1.json库的使用 使用 JSON 函数需要导入 json 库:import json. 函数 描述 json.dumps 将 Python 对象编码成 JSON 字符串 json.loads 将已编码的 JSON 字符串解码为 Python 对象 1. json.dumps   将 Python 对象编码成 JSON 字符串. 语法 json.dumps(obj, skipkey…

有时候需要远程从其他接口中获取json数据,如果遇到返回的json数据是一个文件而不直接是数据,那么可以通过以下方法进行读取: /** * 从数据接口获取到数据 * @return * @throws Exception */ public String readData() throws Exception { //创建StringBuffer类型的变量json,用于存放拼装好的json数据 //StringBuffer json = new StringBuffer(""); St…

1.安装某个库时,例如 pip install tinify 出现Permission denied时,在安装命令的最前面添加sudo 例如: sudo pip install tinify 即可. 2.安装某个库时,例如sudo pip install click 出现  Read timed out时,把安装命令变为 sudo pip --default-timeout=100 install -U click 即可. 持续更新中.......... ====================…

敲<Python机器学习及实践>上的code的时候,对于数据预处理中涉及到的fit_transform()函数和transform()函数之间的区别很模糊,查阅了很多资料,这里整理一下: # 从sklearn.preprocessing导入StandardScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 标准化数据,保证每个维度的特征数据方差为1,均值为0,使得预测结果不会被某些维度过大的特征值而主导 ss = Standard…

1.numpy.random.rand() 用法是:numpy.random.rand(d0,d1,…dn) 以给定的形状创建一个数组,并在数组中加入在[0,1]之间均匀分布的随机样本. 用法及实现: >>> np.random.rand(3,2) array([[ 0.14022471, 0.96360618], #random [ 0.37601032, 0.25528411], #random [ 0.49313049, 0.94909878]]) #random >>…

转自:http://blog.csdn.net/u011089523/article/details/60341016 用pandas中的DataFrame时选取行或列: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame ser = Series(np.arange(3.)) data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd…