上海网站建设联系,绿色食品网站建设可行性,搜狗seo刷排名软件,用.aspx做网站在现代的数据交换和存储中#xff0c;JSON#xff08;JavaScript Object Notation#xff09;作为一种轻量级的数据交换格式#xff0c;备受青睐。它不仅易于阅读和理解#xff0c;还可以灵活地表达和存储高维数据。本文将介绍如何在 Python 中操作 JSON 文件#xff0c;… 在现代的数据交换和存储中JSONJavaScript Object Notation作为一种轻量级的数据交换格式备受青睐。它不仅易于阅读和理解还可以灵活地表达和存储高维数据。本文将介绍如何在 Python 中操作 JSON 文件实现数据的序列化和反序列化。 1. JSON 数据格式
JSON 格式采用键值对的方式表达信息。它的值可以是对象、数组、字符串、整数、浮点数、布尔型或空值。下面是一个 JSON 数据的例子
{name: kira,age: 18,hobby: [唱歌, 吹牛],friends: [{name: 刘德华},{name: 梁朝伟}]
}
在实际工作中我们可以根据需要扩展和定制这种数据格式以适应不同的场景和业务需求。
2. Python 操作 JSON 文件
Python 提供了内置的 json 模块用于解析和操作 JSON 数据。
2.1 JSON 反序列化为 Python 对象
将 JSON 数据反序列化为 Python 对象是常见的操作可以利用 json.loads() 方法实现。
import jsonjson_str {name:kira,age:18}
print(json_str, type(json_str))load_data json.loads(json_str)
print(load_data, type(load_data))
运行结果
{name:kira,age:18} class str
{name: kira, age: 18} class dict
此外如果需要从 JSON 文件中加载数据可以使用 json.load() 方法。
import jsonwith open(kira.json, r, encodingutf-8) as f:load_data json.load(f)print(load_data, type(load_data))
运行结果
{name: kira, age: 18, hobby: [唱歌, 吹牛], friends: [{name: 刘德华}, {name: 梁朝伟}]} class dict
2.2 Python 序列化为 JSON
与反序列化相对应Python 可以将对象序列化为 JSON 数据。json.dumps() 方法可以实现这一功能。
import jsondata {name: kira,age: 18,hobby: [唱歌, 吹牛],friends: [{name: 刘德华},{name: 梁朝伟}]
}
json_str json.dumps(data)
print(json_str)print(json.dumps(data, ensure_asciiFalse))
print(json.dumps(data, ensure_asciiFalse, indent4))
print(json.dumps(data, ensure_asciiFalse, indent4, sort_keysTrue))
运行结果
{name: kira, age: 18, hobby: [\u5531\u6b4c, \u5439\u725b], friends: [{name: \u5218\u5fb7\u534e}, {name: \u6881\u671d\u4f1f}]}
{name: kira, age: 18, hobby: [唱歌, 吹牛], friends: [{name: 刘德华}, {name: 梁朝伟}]}
{name: kira,age: 18,hobby: [唱歌,吹牛],friends: [{name: 刘德华},{name: 梁朝伟}]
}
{age: 18,friends: [{name: 刘德华},{name: 梁朝伟}],hobby: [唱歌,吹牛],name: kira
}
如果需要将 Python 对象序列化后写入 JSON 文件可以使用 json.dump() 方法。
import jsondata {name: kira,age: 18,hobby: [唱歌, 吹牛],friends: [{name: 刘德华},{name: 梁朝伟}]
}with open(first.json, w, encodingutf-8) as f:json.dump(data, f, ensure_asciiFalse, indent4)
通过上述方法我们可以轻松地在 Python 中进行 JSON 数据的序列化和反序列化操作。无论是数据交换还是数据存储JSON 都是一种简单而高效的选择。在实际工作中我们可以根据具体需求灵活运用 JSON 的优势提高工作效率。
3 工作中的常见场景
3.1 网络请求和响应
在web开发中客户端和服务器之间得数据传输通常使用JSON格式。客户端可以将数据封装成 JSON 字符串通过网络请求发送给服务器。服务器接收到 JSON 数据后可以使用 Python 中的 JSON 模块将其反序列化为 Python 对象进行处理。处理完成后服务器可以将结果序列化为 JSON 数据发送给客户端作为响应。例如
服务器端Python
from flask import Flask, jsonify, requestapp Flask(__name__)app.route(/api/data, methods[POST])
def receive_data():data request.get_json()# 对接收到的数据进行处理processed_data process_data(data)# 将处理后的数据作为 JSON 响应返回给客户端return jsonify(processed_data)def process_data(data):# 在这里进行数据处理的逻辑# ...return processed_dataif __name__ __main__:app.run()
客户端JavaScript
const data {name: 测试玩家勇哥,age: 18,hobby: [唱歌, 吹牛],
};fetch(/api/data, {method: POST,headers: {Content-Type: application/json,},body: JSON.stringify(data),
}).then(response response.json()).then(responseData {// 处理从服务器返回的响应数据console.log(responseData);});
上述就是客户端语服务器端之间使用JSON数据传输交互的常见场景。
3.2 配置文件管理
JSON 格式数据非常适合用于存储和管理配置文件当然数据文件的使用之前勇哥有一篇文章详细介绍过忘记了的小伙伴可以去复习一下传送门下面举个荔枝
读取配置文件
import jsondef read_config_file(file_path):with open(file_path, r) as f:config_data json.load(f)return config_data# 读取配置文件
config read_config_file(config.json)# 获取配置项的值
db_host config[database][host]
db_port config[database][port]
修改配置文件
import jsondef update_config_file(file_path, new_config):with open(file_path, w) as f:json.dump(new_config, f, indent4)# 读取配置文件
config read_config_file(config.json)# 修改配置项的值
config[database][port] 5432# 更新配置文件
update_config_file(config.json, config)
数据持久化存储也是可以写道JSON文件中的本文就不做过多的描写了。
最后
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