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关于python中json模块使用的信息

关于python中json模块使用的信息

更新:

本文目录一览:

python之jsonpath模块

安装方法:pip install jsonpath

官方文档:

jsonpath表达式与xPath表达式类似,用来解析多层嵌套的json数据。

JsonPath是Json版的XPath。

JsonPath 对于 JSON 来说,相当于 XPath 对于 XML

JsonPath用符号 $ 表示最外层对象,类似于Xpath中的 根元素

jsonPath可以用:

例如, address.* 表示address对象的所有属性,

book[*] 表示book数组的所有项目。 |

| [n] | 从数组中选择第n那一个元素。索引从0开始。 |

| [n1,n2,…] | 选择具有指定索引的数组元素,相当于上一个的多选。返回一个列表 |

| [start:end]

[start:] | 数组切片操作:

从start索引直到(但不包括)end索引选择数组元素。

省略 end ,则选择从start到数组结尾的所有元素。返回一个列表 |

| [:n] | 选择数组的前n个元素 |

| [-n:] | 选择数组的最后n个元素 |

| [?(expression)] | 过滤表达式,进行数据筛选 |

| [(expression)] | 使用表达式。

[(@.length-1)] 选择数组中的最后一项。

在这里 length 是指当前数组的长度,而不是名为的JSON字段 length 。 |

Python模块的几种类型简介

1、系统内置模块

os模块:os模块包含普遍的操作系统功能

sys模块:提供了一系列有关Python运行环境的变量和函数

random模块:random模块用于生成随机数

time 模块: 主要包含各种提供日期、时间功能的类和函数

datetime模块:对time模块的一个高级封装

shutil模块:是一种高层次的文件操作工具

logging模块:将日志打印到了标准输出中

re模块:可以直接调用来实现正则匹配

pymysql模块:连接数据库,并实现简单的增删改查

threading模块:提供了更强大的多线程管理方案

queue模块:实现了多生产者,多消费者的队列

json模块:用于字符串和数据类型间进行转换json

2、开源(三方)模块

Requests:最富盛名的http库。每个Python程序员都应该有它。

Scrapy:从事爬虫相关的工作,这个库也是必不可少的。

NumPy:为Python提供了很多高级的数学方法。

matplotlib:一个绘制数据图的库。对于数据分析师非常有用。

Pygame:开发2D游戏的时候可以用上 。

Scapy:用Python写的数据包探测和分析库。

Django:开源Web开发框架,它鼓励快速开发,并遵循MVC设计,开发周期短。

Py2exe:将python脚本转换为windows上可以独立运行的可执行程序。

BeautifulSoup:基于Python的HTML/XML解析器,简单易用。

PyGtk:基于Python的GUI程序开发GTK+库。

3、自定义模块

自定义模块是自己写的模块,对某段逻辑或某些函数进行封装后供其他函数调用。

注意:自定义模块的命名一定不能和系统内置的模块重名了,否则将不能再导入系统的内置模块了。

例如:自定义了一个sys.py模块后,再想使用系统的sys模块是不能使用的。

【Python】浅谈python中的json

一 前言  

   最近一直在做开发相关的工作--基于Django的web 平台,其中需要从model层传输数据到view 层做数据展示或者做业务逻辑处理。我们采用通用的Json格式--Json(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,易于阅读和程序解析。

二 认识Json

   2.1 Json 结构

   常见的Json格式为 “名称/值”对的集合,其中 值可以是对象,列表,字典,字符串等等。比如

backup_data = {"back_to_host": "dbbk0",

"ip_address": "10.10.20.3",

"host_name": "rac4",

"port": 3306}

  2.2 使用Json

  Python的Json模块序列化与反序列化的过程分别是 编码和解码。这两个过程涉及到两组不同的函数

  编码 把一个Python对象编码转换成Json字符串,json.dumps(data)/json.dump(data,file_handler)

  解码 把Json格式字符串解码转换成Python对象,json.loads(data)/json.load(file_handler)

  在python中要使用Json模块做相关操作,必须先导入:

import Json

  2.3 主要函数

  编码函数主要有 json.dumps(data)/json.dump(data,file_handler)

   json.dumps()的参数是将python对象转换为字符串,如使用json.dumps序列化的对象json_dumps=json.dumps({'a':1, 'b':2}) ,json_dumps='{"b": 2, "a": 1}'

   json.dump 是将内置类型序列化为json对象后写入文件。

 解码函数主要由json.loads(data)/json.load(file_handler)  

    json.loads的参数是内存对象,把Json格式字符串解码转换成Python对象,json_loads=json.loads(d_json)  #{ b": 2, "a": 1},使用load重新反序列化为dict

    json.load()的参数针对文件句柄,比如本地有一个文件/tmp/test.json  json_load=json.load(open('/tmp/test.json'))

具体案例参考如下:

In [3]: data={"back_to_host": "rac1",

...: "ip_address": "10.215.20.3",

...: "host_name": "rac3",

...: "port": 3306}

In [7]: json_str=json.dumps(data)

In [8]: print json_str

{"ip_address": "10.215.20.3", "back_to_host": "rac1", "host_name": "rac3", "port": 3306}

In [9]: json_loads=json.load(json_str)

---------------------------------------------------------------------------

AttributeError Traceback (most recent call last)

ipython-input-9-180506f16431 in module()

---- 1 json_loads=json.load(json_str)

/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/json/__init__.pyc in load(fp, encoding, cls, object_hook, parse_float, parse_int, parse_constant, object_pairs_hook, **kw)

284

285 ""

注意 从上面的报错信息来看 json.loads 传参是字符串类型,并不是文件句柄,没有 read()属性。

In [10]: json_loads=json.loads(json_str)

In [11]: print json_loads

{u'back_to_host': u'rac1', u'ip_address': u'10.215.20.3', u'host_name': u'rac3', u'port': 3306}

In [12]: type(json_loads)

Out[12]: dict

In [13]: type(json_str)

Out[13]: str

利用dump 将数据写入 dump.json

In [17]: with open('/tmp/dump.json','w') as f:

...: json.dump(json_str,f)

...:

yangyiDBA:~ yangyi$ cat /tmp/dump.json

"{\"ip_address\": \"10.10.20.3\", \"back_to_host\": \"rac1\", \"host_name\": \"rac3\", \"port\": 3306}"

yangyiDBA:~ yangyi$

利用json.load 将dump.sjon的数据读出来并赋值给 data 

In [18]: with open('/tmp/dump.json','r') as f:

...: data=json.load(f)

...:

In [19]: print data

{"ip_address": "10.10.20.3", "back_to_host": "rac1", "host_name": "rac3", "port": 3306}

三 小结

  本文算是一篇学习笔记,主要对比了json.loads/json.load  , json.dumps/ json.dump 的使用差异 ,方便以后更好的使用json 。

以上为本次分享内容,感谢观看。

python的json模块

json.load不是什么文件都能打开的。。。

Python 3.6.4 (v3.6.4:d48eceb, Dec 19 2017, 06:04:45) [MSC v.1900 32 bit (Intel)] on win32

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

 import json

 d = ['a', 'b', 'c']

 with open('a.log', 'w') as f:

...     json.dump(d, f)

...

 with open('a.log') as f:

...     print(f.read())

...

["a", "b", "c"]

 with open('a.log') as f:

...     a = json.load(f)

...     print(a)

...

['a', 'b', 'c']

 fname = 'logon_inf.log'

 s = [['w', 'w', 'w'], ['e', 'e', 'e'], ['w', 'w', 'w']]

 with open(fname, 'w') as f:

...     json.dump(s, f)

...

 with open(fname) as f:

...     print(f.read())

...

[["w", "w", "w"], ["e", "e", "e"], ["w", "w", "w"]]

 with open(fname) as f:

...     a = json.load(f)

...     print(a)

...

[['w', 'w', 'w'], ['e', 'e', 'e'], ['w', 'w', 'w']]

py3笔记8:json结构的校验

python中使用json模块实现python对象与json的转换

要处理的是文件而不是字符串,你可以使用 json.dump() 和 json.load() 来编码和解码JSON数据

Json Schema 是一个用于验证Json数据结构的强大工具

使用范围: 接口测试中数据值校验、数据类型校验、json数据结构校验

官网:

安装: pip install jsonschema

type 关键字是json模式的基础,指定架构的数据类型:string、number、object、array、boolean、null

object关键字,在python中对应的是dict类型

数组属性array,用于有序元素

在python中,array类似于list或tuple

在Json,通常有2种方式验证

1. 列表验证: 任意长度的序列,其中每个元素匹配相同的模式

2. 元组验证: 一个固定长度的序列,其中每个项目可能具有不同的模式

1. 列表验证

2. 元组验证

针对每一个元素解释说明,默认校验schema中设置的前n项

将items关键字设置成一个数组, 其中每个项目都是一个与文档数组的每个索引相对应的模式,

也就是一个数组, 第一个元素模式验证输入数组的第一个元素. 第二个元素模式验证输入数组的第二个元素

例如, 在以下的模式, anyOf关键字用于表示给定值可能对任何给定的子模式有效。第一个子模式需要一个最大长度为5的字符串。第二个子模式需要一个最小值为0的数字。只要一个值对这些模式中的任何一个进行验证,它就被认为整个组合模式有效。

{ ‘anyOf’: [ {‘type’: ‘string’, ‘maxLength’: 5}, {‘type’:’string’, ‘minimum’: 0 }]}

用于组合模式的关键字是:

该$schema关键字用于声明JSON片段实际上是JSON模式的一部分。它还声明了针对该模式编写的JSON Schema标准的哪个版本。

建议所有JSON模式都有一个$schema条目,该条目必须位于根目录下。因此,大多数情况下,您需要在架构的根目录下:

如何用python处理json文件

import json,time  

  

infos = {"_id":"description","name":"python","filename":"中文","os":["abcd","hello","www"]}  

infos["time"] = time.time()#动态修改json文件内容  

#生成json文件  

def json_file(infos):  

    with open("./static/desc.desc","w") as jsonf:  

        jsonf.write(json.dumps(infos)) 

json_file(infos)  

  

  

  

#读取json文件的内容  

file_info = json.load(file("./static/desc.desc"))  

print file_info,type(file_info)  

filename = file_info["filename"]  

print filename  

  

infos = json.dumps(file_info,sort_keys=True,indent=4)  

print infos,type(infos)

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