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['image']=base64.b64decode(data['image'])# ...
importjson print(json.load(open("number.json"))) print(type(json.load(open("number.json"))) 注意,一定是参数一定是open(),而不直接是文件名 [1,2,3,4] <class'list'> 2、文件内容为:s=[1,2,3,4] json.decoder.JSONDecodeError:Expectingvalue:line1column1 (char0) 3、文件...
我收到的数据是 bytes 因此我需要 类似文件的 临时容器。据我所知 BytesIO 是 类文件 对象,但是 json.load() 不起作用:
JSON 到 Bytes 的转换 引用形式的描述信息 在上述代码示例中,我们使用了json.dumps()方法将 JSON 对象转换为字符串。这个方法是json模块提供的一个函数,用于将 Python 对象编码为 JSON 字符串。然后,我们使用bytes()方法将字符串转换为字节串。这个方法是 Python 内置的,用于将字符串转换为字节串。 结论 通过本文...
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...
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...
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...
s——一个包含JSON文档的str, bytes或bytearray实例 其他参数的含义与load()中的相同 如果反序列化的数据不是有效JSON文档,则会引发JSONDecodeError 示例: from json import * data = ['a', 'b', ['c', 'd', 'e'], {'f': 1, &...
Json模块dumps、loads、load、dump的区别: load,dump可加载外部文件,处理文件的数据,dumps,loads主要处理内存中的数据 7.2 pickle pickle之前整理过,只能在python之间数据进行转换(如不同版本) 支持全部数据类型 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...