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深入解析Python编程中JSON模块的使用(python解读)

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JSON编码支持的基本数据类型为 None , bool , int , float 和 str , 以及包含这些类型数据的lists,tuples和dictionaries。 对于dictionaries,keys需要是字符串类型(字典中任何非字符串类型的key在编码时会先转换为字符串)。 为了遵循JSON规范,你应该只编码Python的lists和dictionaries。 而且,在web应用程序中,顶层对象被编码为一个字典是一个标准做法。

JSON编码的格式对于Python语法而已几乎是完全一样的,除了一些小的差异之外。 比如,True会被映射为true,False被映射为false,而None会被映射为null。 下面是一个例子,演示了编码后的字符串效果:

如果你试着去检查JSON解码后的数据,你通常很难通过简单的打印来确定它的结构, 特别是当数据的嵌套结构层次很深或者包含大量的字段时。 为了解决这个问题,可以考虑使用pprint模块的 pprint() 函数来代替普通的 print() 函数。 它会按照key的字母顺序并以一种更加美观的方式输出。 下面是一个演示如何漂亮的打印输出Twitter上搜索结果的例子:

一般来讲,JSON解码会根据提供的数据创建dicts或lists。 如果你想要创建其他类型的对象,可以给 json.loads() 传递object_pairs_hook或object_hook参数。 例如,下面是演示如何解码JSON数据并在一个OrderedDict中保留其顺序的例子:

下面是如何将一个JSON字典转换为一个Python对象例子:

深入解析Python编程中JSON模块的使用(python解读)

最后一个例子中,JSON解码后的字典作为一个单个参数传递给 __init__() 。 然后,你就可以随心所欲的使用它了,比如作为一个实例字典来直接使用它。

在编码JSON的时候,还有一些选项很有用。 如果你想获得漂亮的格式化字符串后输出,可以使用 json.dumps() 的indent参数。 它会使得输出和pprint()函数效果类似。比如:

对象实例通常并不是JSON可序列化的。例如:

如果你想序列化对象实例,你可以提供一个函数,它的输入是一个实例,返回一个可序列化的字典。例如:

如果你想反过来获取这个实例,可以这样做:

下面是如何使用这些函数的例子:

json 模块还有很多其他选项来控制更低级别的数字、特殊值如NaN等的解析。 可以参考官方文档获取更多细节。

详细解读Python中解析XML数据的方法 Python可以使用xml.etree.ElementTree模块从简单的XML文档中提取数据。为了演示,假设你想解析PlanetPython上的RSS源。下面是相应的代码:fromurllib.requestimporturlop

Python中将字典转换为XML以及相关的命名空间解析 尽管xml.etree.ElementTree库通常用来做解析工作,其实它也可以创建XML文档。例如,考虑如下这个函数:fromxml.etree.ElementTreeimportElementdefdict_to_xml(tag,d):'''Turna

简单介绍使用Python解析并修改XML文档的方法 问题你想读取一个XML文档,对它最一些修改,然后将结果写回XML文档。解决方案使用xml.etree.ElementTree模块可以很容易的处理这些任务。第一步是以通常

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