importjson# 步骤 2: 准备数据data={"name":"Alice","age":30,"city":"New York","hobbies":["reading","traveling","swimming"]}# 步骤 3: 使用 json.dump() 保存数据withopen('data.json','w')asjson_file:json.dump(data,json_file,indent=4)print("数据已保存为 data.json") 1. 2. 3. ...
json.dump(file_text, open("json.file",'w')) 1. 2. 第二种方法: file_text='{"name":"john","age":22,"sex":"man","address":"USA"}' with open("json_file1", "w") as f: f.write(json.dumps(file_text)) f.close() 1. 2. 3. 4. json.load() 读取文件中json形式的字符串...
file_name ='number.json' withopen(file_name,'w')asfile_object: json.dump(number,file_object) 注意 这里file_object传递的是一个指针 dumps 作用 将一个Python数据类型列表进行json格式的编码(可以这么理解,json.dumps()函数是将字典转化为字符串) 参数 json.dumps(dict) 样例 将name列表转为json对...
json.dump(json_info,file) 运行截图(1.json文件): 4.py importjson# json.load()函数的使用,将读取json信息file =open('1.json','r',encoding='utf-8') info = json.load(file)print(info) 运行截图:
在上述代码中,'data.json'是要保存JSON数据的文件名,'w'表示以写入模式打开文件。 完整示例代码如下: import json data = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'} with open('data.json', 'w') as file: json.dump(data, file) 复制代码 运行上述代码后,会在当前目录下创建一个名为...
with open (filename,'w') as f: json.dump(data ,f) json.load() import json data = { 'name':'name', 'age':20 } filename = 'a.txt' with open (filename, encoding='utf-8') as f: print(json.load(f)) 好了、借此机会我也算是记住两者的区别了、教学相长...
做接口测试的时候,有时候需要对字符串、json串进行一些转换,可是总是得花费一些时间,本质来说还是有可能是这几个方法的使用没有弄清楚。 1、json.loads() 源码: 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def loads(s, *, encoding=None, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int...
path=os.path.dirname(__file__) jsfile=path+'/jsfile.json' with open(jsfile,'w',encoding='utf-8') as fp: json.dump(list2,fp) 结果: 账号显示为:\u8d26\u53f ["123", ["\u8d26\u53f7", 123, [12, "ab"], {"account": "test"}, 129]] ...
importjson# 定义一个Python字典data={"name":"Alice","age":25,"city":"London"}# 将数据写入JSON文件withopen("data.json","w")asfile:json.dump(data,file,indent=2)# 从JSON文件中读取数据withopen("data.json","r")asfile:loaded_data=json.load(file)# 打印加载后的数据print(loaded_data) ...
json.dump(data, f) print(f"JSON数据已保存到文件:{file_path}") ``` 2.2 处理复杂的JSON结构和嵌套数据 当JSON数据结构复杂或包含嵌套数据时,可以通过Python的数据处理技巧和JSON模块的方法来有效管理和保存。 ```python # 示例:处理复杂的JSON结构并保存到文件 ...