如何设计网站,装饰工程施工管理,网站怎么做必须交钱吗,html在线制作json
官方文档#xff1a;http://docs.python.org/library/json.html
Json在线解析网站#xff1a;http://www.json.cn/#
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式#xff0c;它使得人们很容易的进行阅读和编写。同时也方便了机器进行解析和生成。适…json
官方文档http://docs.python.org/library/json.html
Json在线解析网站http://www.json.cn/#
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式它使得人们很容易的进行阅读和编写。同时也方便了机器进行解析和生成。适用于进行数据交互的场景比如网站前台与后台之间的数据交互。
1.1、json.loads()
把Json格式字符串解码转换成Python对象从json到python的类型转化对照如下
JSONPythonobjectdictarrayliststringstrnumber (int)intnumber (real)floattrueTruefalseFalsenullNone
import jsonstrList [1, 2, 3, 4]
strDict {city: 北京, name: 大猫}print(json.loads(strList))
print(json.loads(strDict))输出结果
[1, 2, 3, 4]
{city: 北京, name: 大猫}1.2、json.dumps()
实现python类型转化为json字符串返回一个str对象把一个Python对象编码转换成Json字符串从python原始类型向json类型的转化对照如下
PythonJSONdictobjectlist, tuplearraystrstringint, float, int- float-derived EnumsnumberTruetrueFalsefalseNonenull
import jsonlistStr [1, 2, 3, 4]
tupleStr (1, 2, 3, 4)
dictStr {city: 北京, name: 大猫}print(json.dumps(listStr))
print(json.dumps(tupleStr))# 注意json.dumps() 序列化时默认使用的ascii编码
# 添加参数 ensure_asciiFalse 禁用ascii编码按utf-8编码
print(json.dumps(dictStr))
print(json.dumps(dictStr, ensure_asciiFalse))
输出结果
[1, 2, 3, 4]
[1, 2, 3, 4]
{city: \u5317\u4eac, name: \u5927\u732b}
{city: 北京, name: 大猫}1.3、json.load()
读取文件中json形式的字符串元素 转化成python类型
import jsonstrList json.load(open(listStr.json))
print(strList)strDict json.load(open(dictStr.json))
print(strDict)1.4、json.dump()
将Python内置类型序列化为json对象后写入文件
import jsonlistStr [{city: 北京}, {name: 大刘}]
json.dump(listStr, open(listStr.json,w), ensure_asciiFalse)dictStr {city: 北京, name: 大刘}
json.dump(dictStr, open(dictStr.json,w), ensure_asciiFalse)JsonPath
**官方文档**http://goessner.net/articles/JsonPath https://pypi.org/project/jsonpath/
JsonPath用符号$表示最外层对象类似于Xpath中的根元素
JsonPath可以通过点语法来检索数据如shell $.store.book[0].title也可以使用中括号[]的形式如shell $[store][book][0][title]
2.1、JsonPath与Xpath语法对比
Json结构清晰可读性高复杂度低非常容易匹配下表中对应了XPath的用法
XPathJSONPath描述/$根节点.现行节点v/.or[]取子节点…n/a取父节点Jsonpath未支持//…就是不管位置选择所有符合条件的条件**匹配所有元素节点n/a根据属性访问Json不支持因为Json是个Key-value递归结构不需要。[][]迭代器标示可以在里边做简单的迭代操作如数组下标根据内容选值等[,]支持迭代器中做多选。[]?()支持过滤操作.n/a()支持表达式计算()n/a分组JsonPath不支持
import jsonpathjsonobj {state:1,message:success,content:{data:{allCitySearchLabels:{A:[{id:105795,name:澳门特别行政区},{id:671,name:安庆},{id:601,name:鞍山}]}}}
}
# 从根节点开始匹配name节点
citylist jsonpath.jsonpath(jsonobj,$..name)jsonpath-rw
官方文档https://pypi.python.org/pypi/jsonpath-rw https://github.com/kennknowles/python-jsonpath-rw
安装
pip install jsonpath-rw用法 from jsonpath_rw import jsonpath, parsejson_obj {student:[{male:176,female:162},{male:174,female:159}]}jsonpath_expr parse(student[*].male)male jsonpath_expr.find(json_obj)male #返回的是list,但是不是我们想要的值
[DatumInContext(value176, pathFields(male), contextDatumInContext(value{male: 176, female: 162}, pathjsonpath_rw.jsonpath.Index object at 0x000001C6B95109B0, contextDatumInContext(value[{male: 176, female: 162}, {male: 174, female: 159}], pathFields(student), contextDatumInContext(value{student: [{male: 176, female: 162}, {male: 174, female: 159}]}, pathThis(), contextNone)))), DatumInContext(value174, pathFields(male), contextDatumInContext(value{male: 174, female: 159}, pathjsonpath_rw.jsonpath.Index object at 0x000001C6B9510588, contextDatumInContext(value[{male: 176, female: 162}, {male: 174, female: 159}], pathFields(student), contextDatumInContext(value{student: [{male: 176, female: 162}, {male: 174, female: 159}]}, pathThis(), contextNone))))]#想要获取值要用如下方法[match.value for match in male]
[176, 174]------------------------------------------------------------------------------------jsonpath_expr parse(foo[*].baz)from jsonpath_rw.jsonpath import Fieldsfrom jsonpath_rw.jsonpath import Slice
#jsonpath_expr_direct 等价于jsonpath_expr jsonpath_expr_direct Fields(foo).child(Slice(*)).child(Fields(baz)) [match.value for match in jsonpath_expr.find({foo: [{baz: 1}, {baz: 2}]})]
[1, 2] [str(match.full_path) for match in jsonpath_expr.find({foo: [{baz: 1}, {baz: 2}]})]
[foo.[0].baz, foo.[1].baz] [match.value for match in parse(a.*.b.parent.c).find({a: {x: {b: 1, c: number one}, y: {b: 2, c: number two}}})]
[number two, number one] PS这里再为大家推荐几款比较实用的json在线工具供大家参考使用
在线JSON代码检验、检验、美化、格式化工具 http://tools.jb51.net/code/json
JSON在线格式化工具 http://tools.jb51.net/code/jsonformat
在线XML/JSON互相转换工具 http://tools.jb51.net/code/xmljson
json代码在线格式化/美化/压缩/编辑/转换工具 http://tools.jb51.net/code/jsoncodeformat
在线json压缩/转义工具 http://tools.jb51.net/code/json_yasuo_trans
参考https://www.cnblogs.com/wongbingming/p/6896886.html https://blog.csdn.net/Ka_Ka314/article/details/81014589 https://www.jianshu.com/p/9721ddb9546e https://www.jb51.net/article/144815.htm
