Bagaimana cara membaca fail JSON di Python?
Membaca fail JSON boleh dilaksanakan di Python melalui modul JSON. Langkah -langkah khusus adalah: Gunakan fungsi terbuka () untuk membuka fail, gunakan json.load () untuk memuatkan kandungan, dan data akan dikembalikan dalam bentuk kamus atau senarai; Jika anda memproses rentetan JSON, anda harus menggunakan json.loads (). Masalah biasa termasuk kesilapan laluan fail, format JSON yang salah, masalah pengekodan dan perbezaan jenis data. Perhatikan ketepatan laluan, format kesahihan, tetapan pengekodan, dan pemetaan nilai boolean dan null.
Membaca fail JSON sebenarnya agak biasa di Python, terutamanya apabila mengendalikan fail konfigurasi, respons API, atau pertukaran data. Modul json Python sendiri cukup untuk menyelesaikan kebanyakan operasi dan tidak memerlukan pemasangan tambahan perpustakaan.
Memuatkan fail json menggunakan modul json
Cara yang paling langsung dalam Python adalah menggunakan modul json di perpustakaan standard. Modul ini menyediakan beberapa fungsi biasa, seperti json.load() dan json.loads() , yang digunakan untuk menghuraikan data JSON dari objek dan rentetan fail.
Untuk membaca fail JSON tempatan, proses asas adalah seperti berikut:
- Buka fail (biasanya menggunakan fungsi
open()) - Gunakan
json.load()untuk memuatkan kandungan - Data yang dihasilkan akan menjadi jenis kamus atau senarai, bergantung kepada struktur JSON asal
Sebagai contoh, katakan anda mempunyai fail bernama data.json dengan kandungan seperti ini:
{
"Nama": "Alice",
"Umur": 30,
"is_student": palsu
}Anda boleh membacanya dengan kod berikut:
Import JSON
dengan terbuka ('data.json', 'r') sebagai fail:
data = json.load (fail)
cetak (data ['nama']) # output AliceKaedah ini mudah dan praktikal, sesuai untuk kebanyakan situasi.
Petua untuk mengendalikan rentetan JSON
Kadang -kadang anda mendapat rentetan format JSON, bukan fail. Pada masa ini, anda tidak boleh menggunakan json.load() , tetapi json.loads() . Perhatikan bahawa s mewakili rentetan di sini.
Contohnya:
json_str = '{"name": "bob", "umur": 25}'
data = json.loads (json_str)
cetak (data ['umur']) # output 25 Senario ini adalah perkara biasa untuk mengekstrak data dari badan tindak balas yang dikembalikan oleh permintaan rangkaian, seperti menggunakan Perpustakaan requests untuk mendapatkan kandungan yang dikembalikan oleh antara muka API.
Masalah yang mudah dihadapi ketika membaca JSON
Walaupun membaca JSON nampaknya mudah, anda mungkin masih menghadapi beberapa perangkap kecil semasa penggunaan sebenar:
- Ralat laluan fail : Pastikan nama fail dan laluan yang anda buka adalah betul, terutamanya perbezaan antara laluan relatif dan mutlak.
- Format JSON tidak betul : Jika format kandungan JSON tidak betul (seperti beberapa koma dan sebut harga tidak ditutup),
json.load()akan membuang pengecualian. - Isu pengekodan : Beberapa fail JSON mungkin pengekodan selain UTF-8. Anda boleh menentukan
encoding='utf-8'diopen()untuk mengelakkan laporan ralat. - Masalah Penukaran Jenis Data : Sebagai contoh,
true/falsedi JSON akan menjadiTrue/Falsedalam Python, dannullakan menjadiNone. Perhatikan hubungan pemetaan ini.
Jika anda tidak pasti sama ada JSON adalah sah, anda boleh mengesahkan format terlebih dahulu dengan alat dalam talian.
Pada dasarnya itu sahaja. Seluruh proses tidak rumit, tetapi jika anda tidak berhati -hati, anda terdedah kepada kesilapan, terutama ketika berurusan dengan jalan dan format. Hanya perhatikan butiran, membaca fail JSON harus menjadi perkara yang agak mudah.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana cara membaca fail JSON di Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
Cara Menggunakan PHP Digabungkan dengan AI Untuk Mencapai Ralat Pembetulan Ralat PHP Pengesanan dan Pengoptimuman Sintaks PHP
Jul 25, 2025 pm 08:57 PM
Untuk merealisasikan pembetulan ralat teks dan pengoptimuman sintaks dengan AI, anda perlu mengikuti langkah -langkah berikut: 1. Pilih model AI atau API yang sesuai, seperti Baidu, Tencent API atau perpustakaan NLP sumber terbuka; 2. Panggil API melalui curl atau Guzzle PHP dan memproses hasil pulangan; 3. Maklumat pembetulan ralat paparan dalam aplikasi dan membenarkan pengguna memilih sama ada untuk mengadopsinya; 4. Gunakan php-l dan php_codesniffer untuk pengesanan sintaks dan pengoptimuman kod; 5. Secara berterusan mengumpul maklum balas dan mengemas kini model atau peraturan untuk meningkatkan kesannya. Apabila memilih AIAPI, fokus pada menilai ketepatan, kelajuan tindak balas, harga dan sokongan untuk PHP. Pengoptimuman kod harus mengikuti spesifikasi PSR, gunakan cache yang munasabah, elakkan pertanyaan bulat, mengkaji semula kod secara berkala, dan gunakan x
PHP memanggil AI Pembantu Suara Pintar PHP Pembinaan Sistem Interaksi Suara PHP
Jul 25, 2025 pm 08:45 PM
Input suara pengguna ditangkap dan dihantar ke backend PHP melalui API Mediarecorder JavaScript front-end; 2. PHP menjimatkan audio sebagai fail sementara dan memanggil STTAPI (seperti Pengiktirafan Suara Google atau Baidu) untuk mengubahnya menjadi teks; 3. PHP menghantar teks kepada perkhidmatan AI (seperti Openaigpt) untuk mendapatkan jawapan pintar; 4. PHP kemudian memanggil TTSAPI (seperti sintesis Baidu atau Google Voice) untuk menukar balasan ke fail suara; 5. PHP mengalir fail suara kembali ke bahagian depan untuk bermain, menyelesaikan interaksi. Seluruh proses dikuasai oleh PHP untuk memastikan hubungan lancar antara semua pautan.
Siap Blockbuster Python Online Melihat Masuk Python Percuma Koleksi Laman Web Siap
Jul 23, 2025 pm 12:36 PM
Artikel ini telah memilih beberapa laman web projek "selesai" Python dan portal sumber pembelajaran "blockbuster" peringkat tinggi untuk anda. Sama ada anda sedang mencari inspirasi pembangunan, mengamati dan belajar kod sumber peringkat induk, atau secara sistematik meningkatkan keupayaan praktikal anda, platform ini tidak boleh dilepaskan dan dapat membantu anda berkembang menjadi tuan python dengan cepat.
Python untuk pembelajaran mesin kuantum
Jul 21, 2025 am 02:48 AM
Untuk memulakan pembelajaran mesin kuantum (QML), alat pilihan adalah Python, dan perpustakaan seperti Pennylane, Qiskit, Tensorflowquantum atau Pytorchquantum perlu dipasang; Kemudian membiasakan diri dengan proses dengan menjalankan contoh, seperti menggunakan Pennylane untuk membina rangkaian saraf kuantum; kemudian melaksanakan model mengikut langkah -langkah penyediaan set data, pengekodan data, membina litar kuantum parametrik, latihan pengoptimuman klasik, dan lain -lain; Dalam pertempuran sebenar, anda harus mengelakkan mengejar model kompleks dari awal, memberi perhatian kepada batasan perkakasan, mengamalkan struktur model hibrid, dan terus merujuk kepada dokumen terkini dan dokumen rasmi untuk menindaklanjuti pembangunan.
Cara Menggunakan PHP Untuk Membangunkan Algoritma Cadangan Modul Cadangan Produk PHP dan Analisis Kelakuan Pengguna
Jul 23, 2025 pm 07:00 PM
Untuk mengumpul data tingkah laku pengguna, anda perlu merakam pelayaran, mencari, membeli dan maklumat lain ke dalam pangkalan data melalui PHP, dan membersihkan dan menganalisisnya untuk meneroka keutamaan minat; 2. Pemilihan algoritma cadangan harus ditentukan berdasarkan ciri -ciri data: berdasarkan kandungan, penapisan kolaboratif, peraturan atau cadangan campuran; 3. Penapisan kolaboratif boleh dilaksanakan di PHP untuk mengira kesamaan kosinus pengguna, pilih K jiran terdekat, skor ramalan berwajaran dan mengesyorkan produk pemarkahan tinggi; 4. Penilaian prestasi menggunakan ketepatan, ingat, nilai F1 dan CTR, kadar penukaran dan sahkan kesan melalui ujian A/B; 5. Masalah permulaan sejuk boleh dikurangkan melalui atribut produk, maklumat pendaftaran pengguna, cadangan popular dan penilaian pakar; 6. Kaedah Pengoptimuman Prestasi termasuk hasil cadangan cache, pemprosesan tak segerak, pengkomputeran yang diedarkan dan pengoptimuman pertanyaan SQL, dengan itu meningkatkan kecekapan cadangan dan pengalaman pengguna.
Tutorial mengikis web python
Jul 21, 2025 am 02:39 AM
Untuk menguasai crawler web python, anda perlu memahami tiga langkah teras: 1. Gunakan permintaan untuk memulakan permintaan, dapatkan kandungan laman web melalui mendapatkan kaedah, perhatikan untuk menetapkan tajuk, pengendalian pengecualian, dan mematuhi robots.txt; 2. Gunakan BeautifulSoup atau XPath untuk mengekstrak data. Yang pertama sesuai untuk parsing mudah, sementara yang terakhir lebih fleksibel dan sesuai untuk struktur kompleks; 3. Gunakan selenium untuk mensimulasikan operasi penyemak imbas untuk kandungan pemuatan dinamik. Walaupun kelajuannya perlahan, ia dapat mengatasi halaman yang kompleks. Anda juga boleh cuba mencari antara muka API laman web untuk meningkatkan kecekapan.
Cara Membangunkan Sistem Borang Pintar AI Dengan Reka Bentuk dan Analisis Pistol PHP PHP
Jul 25, 2025 pm 05:54 PM
Apabila memilih rangka kerja PHP yang sesuai, anda perlu mempertimbangkan secara komprehensif mengikut keperluan projek: Laravel sesuai untuk pembangunan pesat dan menyediakan enjin template eloquentorm dan bilah, yang mudah untuk operasi pangkalan data dan rendering bentuk dinamik; Symfony lebih fleksibel dan sesuai untuk sistem kompleks; Codeigniter adalah ringan dan sesuai untuk aplikasi mudah dengan keperluan prestasi tinggi. 2. Untuk memastikan ketepatan model AI, kita perlu memulakan dengan latihan data berkualiti tinggi, pemilihan penunjuk penilaian yang munasabah (seperti ketepatan, penarikan balik, nilai F1), penilaian prestasi biasa dan penalaan model, dan memastikan kualiti kod melalui ujian unit dan ujian integrasi, sambil terus memantau data input untuk mencegah data drift. 3. Banyak langkah diperlukan untuk melindungi privasi pengguna: menyulitkan dan menyimpan data sensitif (seperti AES
Cara Menghapus Duplikat dari senarai di Python
Jul 20, 2025 am 01:49 AM
Terdapat tiga kaedah umum untuk deduplikasi di Python. 1. Penggunaan Deduplication Set: Ia sesuai untuk situasi di mana anda tidak peduli dengan perintah itu, dan dilaksanakan melalui senarai (set (my_list)). Kelebihannya adalah mudah dan cepat, dan kelemahannya adalah untuk mengganggu perintah itu; 2. Secara manual menilai deduplikasi: dengan melintasi senarai asal dan menentukan sama ada unsur -unsur sudah wujud dalam senarai baru, unsur -unsur yang muncul untuk kali pertama dikekalkan, yang sesuai untuk senario di mana perintah perlu dikekalkan; 3. Dict.FromKeys () Deduplication: Disokong oleh Python 3.7, dilaksanakan melalui senarai (dict.FromKeys (my_list)), yang mengekalkan kedua -dua perintah dan kaedah penulisan adalah ringkas. Adalah disyorkan untuk menggunakan python moden. Nota termasuk pertama menukarkan struktur apabila berurusan dengan unsur-unsur yang tidak boleh dibasuh. Adalah disyorkan untuk menggunakan set data yang besar.
