importjson# 定义多个JSON对象json_obj1={"name":"Alice","age":25,"city":"New York"}json_obj2={"name":"Bob","age":30,"city":"Los Angeles"}# 创建一个空数组json_array=[]# 将JSON对象添加到数组中json_array.append(json_obj1)json_array.append(json_obj2)# 打印数组print(json_array) ...
在Python中,我们可以使用内置的json模块来处理JSON数据。它提供了loads()函数,用于将JSON字符串转换为Python对象(字典、列表等)。我们可以利用这个函数将JSON转换为列表。 下面是一个将JSON字符串转换为列表的代码示例: importjson json_str='[1, 2, 3, 4, 5]'list_data=json.loads(json_str)print(list_data...
在步骤3中，我们将JSON字符串转换为了Python对象，但我们需要确保这个对象是一个List。我们可以使用Python...
PythonJSON str,unicode string int,long,float number True true False false None null dict object list,tuple array (3)其他常用参数说明 dumps(obj, , skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False,...
classContentStash(object):""" content stashforonline operation pipeline is1.input_filter:filter some contents,no use to user2.insert_queue(redis or other broker):insert useful content to queue""" def__init__(self):self.input_filter_fn=None ...
python中json字符串转object import json from collections import namedtuple if __name__ == '__main__': data = '{"name":"John Smith","hometown": {"name":"New York","id": 123}}' # Parse JSON into an object with attributes corresponding to dict keys....
# Don't forget to add your pipeline to theITEM_PIPELINESsetting # See:http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.htmlimportjsonclassFirproPipeline(object):def__init__(self):self.file=open('zhilian.json','w')defprocess_item(self,item,spider):text=json.dumps(dict(item),ensure_...
JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，它具有简洁、清晰的层次结构，易于阅读和编写，还可以有效的提升网络传输效率。Python 标准库的 json 模块可以用来处理 JSON 格式数据的基本操作。2. 使用 json 模块主要提供了 dump、dumps、load、loads 方法对 JSON 数据进行编解码。2.1 dumps json ...
>>> names = set() >>> fileobj = resources[0] # 文件资源是一个file-like的object。 >>> for l in fileobj: >>> names.add(l) >>> collection = resources[1] >>> for r in collection: >>> names.add(r.name) # 这里可以通过字段名或者偏移来取。 >>> def h(x): >>> if x in...
orjson:一个高性能的 JSON 解析库; watchfiles:可以对指定目录进行实时监控; polars:和 pandas 类似的数据分析工具; pydantic:数据验证工具; ... 总之现在 Rust + Python 已经成为了一个趋势,并且 Rust 也提供了一系列成熟好用的工具,比如 PyO3、Maturin,专门为 Python 编写扩展。不过关于 PyO3 我们以后再聊,...