下面是一个示例代码,演示了如何从JSON文件中读取保存的bytes数据: importjsonimportbase64# 读取JSON文件内容withopen('data.json','r')asf:json_data=f.read()# 将JSON字符串转换为字典data=json.loads(json_data)# 将Base64编码的字符串解码为二进制数据data['i
Python中有一个内置的JSON模块,用于处理JSON数据的编码和解码。它提供了两个主要的函数:json.dumps()和json.loads()。 json.dumps()函数用于将Python对象转换为JSON字符串,json.loads()函数用于将JSON字符串转换为Python对象。默认情况下,json.dumps()函数将生成一个Unicode字符串,如果需要将JSON转换为bytes类型的数...
使用这个“JSON解码为Python,类型转换对应表”将s(一个包含JSON文档的str,bytes或bytearray实例)反序列化为Python对象。 自Python3.1以来,除了*encoding*被忽略和弃用,其他参数的含义与load()中相同。 如果反序列化的数据不是有效JSON文档,引发JSONDecodeError错误。 在3.6版更改:s现在可以为bytes或bytearray类型。输入...
据我所知 BytesIO 是类文件 对象,但是 json.load() 不起作用: In [1]: import json ...: from io import BytesIO, TextIOWrapper In [2]: d, b = dict(a=1, b=2), BytesIO() In [3]: b.write(json.dumps(d).encode()) Out[3]: 16 In [4]: b.seek(0) Out[4]: 0 In [5]: ...
将字符形式的json数据转为python类型 用于从json文件中读取数据 常用的有转化网页请求之后的数据和直接读取文件 参数 json.load(object)注意在读取文件是,object也是一个指针 样例 读取网页请求结果,在另一篇文章关于urllib.request和json入门级别理解中有提到,这里不赘述。
TypeError:theJSONobject must be str,bytes or bytearray,not'dict' 由于data现在是一个字典,只需要用’’'符号将它转换成字符串就可以了。 但要知道loads()和jumps()这两个函数的具体用法: loads(param) 将文本字符串转换为json对象的函数,其函数名是load string 的缩写,意思是加载字符串。所以其参数param必须...
import json # 以可读方式打开一个文件 file = open('names.txt', 'r') # 调用load方法,将文件里的内容加载成为一个Python对象 result = json.load(file) print(result) file.close() pickle模块 和json模块类似,pickle模块也有dump和dumps方法可以对数据进行序列化,同时也有load和loads方法进行反序列化。区别...
四、文件中的内容定位f.read() 读取之后,文件指针到达文件的末尾,如果再来一次f.read()将会发现读取的是空内容,如果想再次读取全部内容,必须将定位指针移动到文件开始: f.seek(0) 这个函数的格式如下(单位是bytes): f.seek(offset, from_what) from_what表示开始读取的位置,offset表示从from_what再移动一定量...
json.load 函数 在实际使用中，我们的 JSON 文本字符串可能来源于文本文件或者网络中的一组字节流。json...
(self): import json cache_file = get_cache_file('test_json.txt') self.my_dict = json.load(cache_file) cache_file.close() records = list(get_cache_table('table_resource1')) for record in records: self.my_dict[record[0]] = record[1] """输入pageid,输出pageid以及它对应的所有ad...