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干货 | 如何利用Python处理JSON格式的数据,建议收藏!!!

JSON数据格式在我们的日常工作中经常会接触到,无论是做爬虫开发还是一般的数据分析处理,今天,小编就来分享一下当数据接口是JSON格式时,如何进行数据处理进行详细的介绍,内容分布如下

  • 什么是JSON
  • JSON模块的使用方法

什么是JSON

JSON(JavaScript Object Notation, JS对象简谱)是一种轻量级的数据交换格式,通常是以键值对的方式呈现,其简洁和清晰的层次结构使得JSON成为理想的数据交换语言,而在Python中处理JSON格式的模块有json和pickle两个

  • json模块和pickle都提供了四个方法:dumps, dump, loads, load
  • 序列化:将python的数据转换为json格式的字符串
  • 反序列化:将json格式的字符串转换成python的数据类型

序列化

首先我们来看一下序列化是如何操作的,我们首先用json.dump()将字典写入json格式的文件中

能够进行类似操作的则是dataframe当中的to_json()方法,比方说

而当你分别打开这两个文件时,里面的内容分别是以键值对呈现的json数据。另外,我们看到有json.dumps()和json.dump(), 两者看着十分的相似,但是在功能上可是大相径庭,json.dump()进行的是对json文件的读写操作,就比如上述的例子中,我们将字典数据写入json的文件中用的就是json.dump,而json.dumps()则是聚焦于数据本身类型的转换,对数据的操作,比如

反序列化

在反序列化的过程中,我们需要用到的则是json.load()和json.loads()方法,比如说

可以看到的是变量teachers的类型是字典类型,所以可以通过相应的方式来获取以及改变其中的数值以及格式,另外一种方法则是通过pandas模块中的read_json()方法,例如

从上述的例子中可以看出,json.load()主要处理的是json格式的文件,而json.loads()主要是对JSON编码的字符串进行数据类型的转换,

总结

本文主要是讲了序列化与反序列化的相关操作步骤,读者需要在其中留心的则是json.loads()与json.load(),以及json.dumps()和json.dump()之间的区别和使用场景,总的来说

  • json.loads():是将json格式的字符串(str)转换为字典类型(dict)的数据
  • json.dumps():返回来,是将字典类型(dict)的数据转换成json格式的字符串
  • json.load():用于读取json格式的文件,将文件中的数据转换为字典类型(dict)
  • json.dump():主要用于存入json格式的文件,将字典类型转换为json形式的字符串

本文分享自微信公众号 - AI篮球与生活(dylanxia2019),作者:俊欣

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2020-07-11

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