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

通过文件操作,我们可以将字符串写入到一个本地文件.但是,如果是一个对象(例如列表.字典.元组等),就无 法直接写入到一个文件里,需要对这个对象进行序列化,然后才能写入到文件里. 设计一套协议,按照某种规则,把内存中的数据转换为字节序列,保存到文件,这就是序列化,反之,从文件的字 节序列恢复到内存中,就是反序列化. 对象->字节序列 === 序列化 字节序列->对象 ===反序列化 Python中提供了JSON这个模块用来实现数据的序列化和反序列化.   JSON模块 JSON(JavaScri

json的四个方法总结dumps.dump.loads.load dump介绍 1 json .作用:将python内置类型序列化为json对象后写入文件.参数:要存储的数据以及可以用于存储的文件对象json.dump(number,file_object).样例:把列表数据number储存为json文件import jsonnumber = [1,2,3,4]file_name = 'number.json' with open(file_name,'w') as file_object:  

这一篇博客的目的主要是想说明一个问题:干什么事情要抓住重点,不要力求完美,不要追求那种'大而全'的办事方式,因为时间是有限的,而客观事物(这里主要指技术方面的知识)是无限的,so,anyway! 1.json.dumps()函数是将字典转化为字符串 import json dict1 = {"age": "12"} json_info = json.dumps(dict1) json_info此时就被转换成一个字符串了 2.json.loads()函数是将字符串转化

#1 json串长的像字典,但不是字典类型,是str类型 #例如:user_info为json串,dict为字典,如果txt文本中标识dict的内容 为json串user_info = '''{"name1":"lily","name2":"tt","name3":"ee"}'''dict = {"name1":"lily","name2

一.json转化成字典: product.json文件:将该文件内容转换成python中字典,方法如下: 方法一:使用.loads(),先读后转换 import  json   #导入json, 注:json串是一个字符串 f = open('product.json',encoding = 'utf-8') res = f.read() product_dic = json.loads(res)   #把json串,变成python的数据类型,字典 print(pruduct_dic)   

1 json.dumps() json.dumps()是将字典类型转化成字符串类型. import json name_emb = {'a':'1111','b':'2222','c':'3333','d':'4444'} jsObj = json.dumps(name_emb) print(name_emb) print(jsObj) 2 json.dump() json.dump()用于将dict类型的数据转成str,并写入到json文件中 import json name_emb = {'

import json s='{"name":"wuxie","sex":"m","data":null}' dict1=json.loads(s)#load 字符串转字典.可将null变为none print(type(dict1),dict1) #--------------------------------------------- d={"name":"wuxie&q

How to Make a Flappy Bird in HTML5 With Phaser - Part 1 Flappy Bird is a nice little game with easy to understand mechanics, and I thought it would be a perfect fit for an HTML5 game tutorial for beginners. We are going to make a simplified version o

本章内容: 模块介绍 time & datetime random os sys json & picle hashlib XML requests ConfigParser logging shutil subprocess argparse 模块介绍 Python Module(模块),就是一个保存了Python代码的文件.模块能定义函数,类和变量.模块里也能包含可执行的代码. 文件名就是模块名加上后缀.py,在模块内部,模块名存储在全局变量__name__中,是一个string,可以

1.正则表达式 re.match() 从头匹配: re.match("[0-9]","123abc789") 只匹配一个数字: re.match("[0-9][0-5]","123abc789") 匹配0-5次数字: re.match("[0-9][5]","123abc789") 只匹配5次数字,固定次数匹配: print(m.group()) 查看匹配的结果 re.findall(&

生成器 迭代器 装饰器 模块   来个需求,一个列表中所有元素都+1 1.最容易想到的方法 for循环,找列表索引,对应每个值+1 list_old = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] for index,i in enumerate(list_old): list_old[index]+=1 print(list_old) 2.用上节课讲的匿名函数试试,也可以 a = map(lambda x:x+1,list_old) for i in a: print(i) 3.列表生成 a =

Python全栈开发[模块] 本节内容: 模块介绍 time random os sys json & picle shelve XML hashlib ConfigParser logging 模块介绍 在Python中,一个.py文件就称之为一个模块(Module). 1.使用模块有好处: 最大的好处是大大提高了代码的可维护性. 编写代码不必从零开始.当一个模块编写完毕,就可以被其他地方引用.在编写程序的时候,也经常引用其他模块,包括Python内置的模块和来自第三方的模块 2.模块分为三种

本节大纲: 模块介绍 time &datetime模块 random os sys shutil json & picle shelve xml处理 yaml处理 configparser hashlib subprocess logging模块 re正则表达式 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能完成(函数又可以在不同的.p

本节内容 1.字符串格式化 2.迭代器和生成器 3.装饰器 4.Json & pickle 数据序列化 5.软件目录结构规范 一.字符串格式化 百分号式 %[(name)][flags][width].[precision]typecode (name)      可选,用于选择指定的key flags          可选,可供选择的值有: +       右对齐:正数前加正好,负数前加负号: -        左对齐:正数前无符号,负数前加负号: 空格    右对齐:正数前加空格,负数前加

生成器 在Python中,一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator. 如: >>> g = (x * x for xin range(10)) >>> g3 <generator object <genexpr> at 0x1022ef630> 此处g就是一个生成器. 迭代器 我们已经知道,可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种: 一类是集合数据类型,如list.tuple.dict.set.str等: 一类是generato

一.序列化 json & pickle 模块 json--用于字符串和Python数据类型间进行转换 pickle---用于python特有的类型和Python的数据类型间进行转换 json: 序列化:把一个内存对象转成字符串形式,就叫序列化 反序列化:把一个字符串转成对应的内存对象,就叫反序列化 序列化的作用就是持久话内存数据对象 json模块提供了四个功能:dumps.dump.loads.load pickle模块提供了四个功能:dumps.dump.loads.load 序列化 impo

本节课程大纲: 1.模块介绍 2.time &datetime模块 3.random 4.os 5.sys 6.shutil 7.json & picle 8.shelve 9.xml处理 10.yaml处理 11.configparser 12.hashlib 13.subprocess 14.logging模块 15.re正则表达式 一.模块介绍 1.定义: 用来从逻辑上组织Python代码(变量,函数,类,逻辑:实现一个功能),本质就是.py结尾的Python文件(例如test.py

生成器 通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表.但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的.而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了. 所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间.在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator. 要创建一个generator,有很多种方

================START============================== 来了一个mail说是job跑得很慢,调查下原因 先来看下sql: SELECT h.order_no              AS SO_no,         h.order_type,         h1.order_no             AS po_no,         l1.order_line_key       AS PO_LKEY,         l1.shipn

title: Python学习记录day5 tags: python author: Chinge Yang date: 2016-11-26 --- 1.多层装饰器 多层装饰器的原理是,装饰器装饰函数后,其实也是一个函数,这样又可以被装饰器装饰. 编译是从下至上进行的,执行时是从上至下进行. #!/usr/bin/env python # _*_coding:utf-8_*_ ''' * Created on 2016/11/29 20:38. * @author: Chinge_Yang.