Pythonを使用してJSONデータの操作方法
このガイドは、Pythonを使用してJSONデータを処理する単純さを示しています。
ダイビングする前に、JSONを簡単に定義しましょう。 公式JSONのWebサイトを引用:
JSONは、人間が読みやすい形式のおかげで、多数のWebアプリケーションで効率的なデータストレージと交換を促進し、データ送信とAPIの相互作用に特に役立ちます。json (javaScriptオブジェクト表記)は、軽量のデータインターチェンジ形式です。それは人間が読みやすく、機械で簡単に解析されます。 JavaScript Subset(ECMA-262 3rd Edition)に基づいて、言語に依存しませんが、Cファミリープログラマー(C、C、C#、Java、JavaScript、Perl、Pythonなど)に馴染みのある慣習を使用します。 これにより、JSONはデータ交換に理想的です
基本的に、JSONはJavaScript内でデータを構築および保存するための簡単な方法を提供しますが、JavaScriptの知識はJSONの構文を利用する必要はありません。
JSONデータの例:
このチュートリアルは、PythonのJSON処理機能をカバーしています。始めましょう!
pythonとjson
<code>{ "name": "Frank", "age": 39, "isEmployed": true }</code>
パラメーター(
に設定)出力の辞書キーを並べ替えます。データ変換:Python
json
Python辞書は、多様なキーデータ型(文字列、整数、タプル)を許可しますが、JSONキーは厳密に文字列です。 Python辞書をJSONに変換すると、すべてのキーを文字列にキャストします。 このプロセスを逆転させると、元のキータイプが復元されません。sort_keys
True
多様なデータ型の処理
import json myDictionary = {'tobby': 70, 'adam': 80, 'monty': 20, 'andrew': 75, 'sally': 99} pythonToJSON = json.dumps(myDictionary, sort_keys=True) # Output: {"adam": 80, "andrew": 75, "monty": 20, "sally": 99, "tobby": 70} print(pythonToJSON)
JSONは、リスト、辞書、ブール奏者、数字、文字列、
の限られたPythonオブジェクトタイプをサポートしています。 他のタイプは、JSONストレージの前に変換が必要です このクラスを検討してください:オブジェクトの作成:
import json squares = {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, False: None} pythonToJSON = json.dumps(squares) jsonToPython = json.loads(pythonToJSON) # Output: {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, False: None} print(squares) # Output: {"1": 1, "2": 4, "3": 9, "4": 16, "5": 25, "false": null} print(pythonToJSON) # Output: {'1': 1, '2': 4, '3': 9, '4': 16, '5': 25, 'false': None} print(jsonToPython)
これを直接json(
)に変換すると、aになります。 ソリューションには、カスタムエンコーディング関数が含まれます:None
これにより、PythonオブジェクトがJSONに正常にエンコードされます。
class Employee: def __init__(self, name): self.name = name
このチュートリアルは、JSON処理機能で示されているように、多様なアプリケーションの課題を処理する際のPythonの汎用性と適応性を強調しています。 詳細については、公式abder = Employee('Abder')
モジュールのドキュメントを参照してください。
json.dumps(abder)
このガイドには、フルスタックの開発者兼チュートリアルライターであるMonty Shokeenからの貢献が組み込まれています。
以上がPythonを使用してJSONデータの操作方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
