importjson# 步骤1:创建一个空的json数组json_array=[]# 步骤2:使用append方法向json数组中添加元素json_array.append('apple')print(json.dumps(json_array))# 输出:["apple"] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 在上面的示例代码中,我们首先创建了一个空的json数组。然后使用append方法向json数组中添加...
importjson# 原始JSON数组json_str='["apple", "banana", "orange"]'# 将JSON字符串解析成Python对象arr=json.loads(json_str)# 追加新的元素arr.append("grape")# 将Python对象转换回JSON字符串new_json_str=json.dumps(arr)print(new_json_str) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12....
def json_to_array(json_data): if isinstance(json_data, dict): array_data = [] for key, value in json_data.items(): array_data.append(json_to_array(value)) return array_data elif isinstance(json_data, list): array_data = [] for item in json_data: array_data.append(json_to_arra...
if type(json_data[key]) not in [type({}), type([])]: # key对应的value值既不是数组,也不是字典 data_struct_list.append(temp_data_struct_link) else: parse_json(json_data[key], temp_data_struct_link) elif type(json_data) == type([]): # 数组类型 array_length = len(json_data...
Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码,它包含了两个函数: json.dumps():对数据进行编码。 json.loads():对数据进行解码。 在json的编解码过程中,python 的原始类型与json类型会相互转换,具体的转化对照如下: Python 编码为 JSON 类型转换对应表: ...
1、文本文件:CSV、TSV、Json、Txt 1.1、简介 CSV文件是逗号分隔值(Comma-Separated Values,CSV),其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本); TSV 是Tab-separated values的缩写,即制表符分隔值,与csv和txt都同属于文本文件。不同点在于csv和tsv文件的字段间分别由逗号和tab键隔开(所以csv叫字符分隔值,tsv叫制表...
应该从代码内部使用 API,并且 API 的输出通常采用某些流行的数据交换格式,例如 JSON 或 XML。 然后,针对使用 API的应用相应地处理输出。 API 使您可以通过提供一套工具或生态系统来完成想要执行的任务,而不必担心细节。 您现在可以测试 API,而无需编写任何代码。 例如,您可以使用诸如 Postman 之类...
此外,pandas还支持html、json等文件格式的读写操作。 04 数据访问 series和dataframe兼具numpy数组和字典的结构特性,所以数据访问都是从这两方面入手。同时,也支持bool索引进行数据访问和筛选。 [ ],这是一个非常便捷的访问方式,不过需区分series和dataframe两种数据结构理解: ...
（1）熟悉series、dataframe两个数据类型（2）常用的索引方法和属性append连接另一个index对象，产生一个...
1=[]foriinrange(30):forjinrange(40):c=sht_3[i,j].colorifc==(255,0,0):list_1.append...