Trung tâm cá nhân
sách gpt4 ăn đã đi

Sự khác biệt giữa json.load() và json.loads() trong Python là gì?

In lại Tác giả: qq735679552 Thời gian cập nhật: 27-09-2022 22:32:09 28 4
mua khóa gpt4 giày nike

CFSDN nhấn mạnh vào giá trị tạo ra nguồn mở và chúng tôi cam kết xây dựng nền tảng chia sẻ tài nguyên để mọi nhân viên CNTT có thể tìm thấy thế giới tuyệt vời của bạn tại đây.

Bài viết blog CFSDN này về sự khác biệt giữa json.load() và json.loads() trong Python được tác giả sưu tầm và biên soạn. Nếu bạn quan tâm đến bài viết này, hãy nhớ thích nó.

1. Minh họa

json.loads(): Phân tích chuỗi JSON hợp lệ và chuyển đổi nó thành từ điển Python json.load(): Đọc dữ liệu loại JSON từ một tệp rồi chuyển đổi nó thành từ điển Python.

Sự khác biệt giữa json.load() và json.loads() trong Python là gì?

2. Cách sử dụng json.loads()

1. Ví dụ.

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
nhập khẩu json
 
dữ liệu = {
"tên" : "Satyam Kumar" ,
"địa điểm" : "patna" ,
"kỹ năng" : [
"Mâm xôi pi" ,
"Học máy" ,
"Phát triển Web"
],
"e-mail" : "xyz@gmail.com" ,
"dự án" : [
"Khai thác dữ liệu Python" ,
"Khoa học dữ liệu Python"
]
}
với mở ( "data_file.json" , "v" ) như viết:
json.dump(dữ liệu, ghi)
 
với mở ( "data_file.json" , "r" ) dưới dạng read_content:
in (json.load(đọc_nội_dung))

2. Ánh xạ các kiểu dữ liệu Python và Json.

Tương đương JSON Python
sự vật từ điển
mảng danh sách
sợi dây đường
con số số nguyên
ĐÚNG VẬY ĐÚNG VẬY
SAI SAI
vô giá trị Không có

3. Cách sử dụng json.load()

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
nhập khẩu json
 
# Chuỗi JSON:
# Chuỗi nhiều dòng
dữ liệu = """{
"Tên": "Jennifer Smith",
"Số liên lạc": 7867567898,
"Email": "jen123@gmail.com",
"Sở thích":["Đọc sách", "Phác thảo", "Cưỡi ngựa"]
}"""
 
# phân tích dữ liệu:
độ phân giải = json.loads(dữ liệu)
 
# kết quả là một từ điển Python:
in (giải pháp)

4. Ngoài ra còn có json.dumps

json.dumps được sử dụng để mã hóa các đối tượng Python thành chuỗi JSON.

ngữ pháp

?
1
json.dumps(obj, Skipkeys = SAI , đảm bảo_ascii = ĐÚNG VẬY , kiểm tra_vòng tròn = ĐÚNG VẬY , allow_nan = ĐÚNG VẬY , lớp = Không có , thụt lề = Không có , bộ tách = Không có , mã hóa = "utf-8" , mặc định = Không có , sắp xếp_khóa = SAI , * * (kw)

Ví dụ

Ví dụ sau mã hóa một mảng thành dữ liệu định dạng JSON:

?
1
2
3
4
5
6
7
#!/usr/bin/python
nhập khẩu json
 
dữ liệu = [ { 'Một' : 1 , 'b' : 2 , 'c' : 3 , 'đ' : 4 , 'Và' : 5 } ]
 
dữ liệu2 = json.dumps(dữ liệu)
in (dữ liệu2)

Kết quả thực thi đoạn mã trên là:

?
1
[{ "Một" : 1 , "c" : 3 , "b" : 2 , "e" : 5 , "đ" : 4 }]

Sử dụng các tham số để định dạng dữ liệu JSON cho đầu ra:

?
1
2
3
4
5
6
7
#!/usr/bin/python
nhập khẩu json
 
dữ liệu = [ { 'Một' : 1 , 'b' : 2 , 'c' : 3 , 'đ' : 4 , 'Và' : 5 } ]
 
dữ liệu2 = json.dumps({ 'Một' : 'Runob' , 'b' : 7 }, sắp xếp các khóa = ĐÚNG VẬY , thụt lề = 4 , bộ tách = ( ',' , ': ' ))
in (dữ liệu2)

Kết quả thực thi đoạn mã trên là:

?
1
2
3
4
{
     "Một" : "Runoob" ,
     "b" : 7
}

Trên đây là nội dung chi tiết về sự khác biệt giữa json.load() và json.loads() trong Python. Để biết thêm thông tin về json.load() và json.loads() trong Python, vui lòng theo dõi các bài viết liên quan khác của tôi! .

Liên kết gốc: https://www.cnblogs.com/lemon-le/p/14812538.html.

Cuối cùng, bài viết này về sự khác biệt giữa json.load() và json.loads() trong Python kết thúc ở đây. Nếu bạn muốn biết thêm về sự khác biệt giữa json.load() và json.loads() trong Python, hãy tham khảo bài viết này. sự khác biệt, vui lòng tìm kiếm các bài viết của CFSDN hoặc tiếp tục duyệt các bài viết liên quan. Tôi hy vọng bạn sẽ ủng hộ blog của tôi trong tương lai! .

28 4 0
Đề xuất bài viết: Tại sao GO không hỗ trợ tham chiếu vòng tròn?
Đề xuất bài viết: js nhận ra tác dụng của trái tim nổi khi click chuột
Đề xuất bài viết: Một số lời dành cho quản trị viên web và người tối ưu hóa SEO thích sao chép và dán
Đề xuất bài viết: Hướng dẫn chi tiết xây dựng môi trường Vue + VSCode + Win10
qq735679552
Hồ sơ

Tôi là một lập trình viên xuất sắc, rất giỏi!

Nhận phiếu giảm giá taxi Didi miễn phí
Phiếu giảm giá taxi Didi
Các bài viết phổ biến trên toàn bộ trang web
Chứng chỉ ICP Bắc Kinh số 000000
Hợp tác quảng cáo: 1813099741@qq.com 6ren.com
Xem sitemap của VNExpress