# 嵌套JSON数据nested_data={"name":"Bob","age":30,"skills":[{"name":"Python","level":"advanced"},{"name":"Java","level":"intermediate"}]} 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 在上述代码中,我们定义了一个嵌套的JSON数据nested_data。它包含了姓名、年龄和技能等字段,其中技能字段又嵌套...
print("JSON字符串:", json_string) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 处理JSON数组 JSON数组对应于Python中的列表。以下是处理JSON数组的例子: # JSON数组字符串 json_array_str = '[{"name": "Tom", "age": 22}, {"name": "Emily", "age": 26}]' #将JSON数组字符串转换为列表 data_list =...
sch=School(**{'name':'mathSchool','address':addr,'students':[stu1,stu2]})#序列化sch对象,生成字符串json_data=json.dumps(sch,default=lambdao:o.__dict__,indent=2)#将json_data字符串转换为dictdata=json.loads(json_data)#反序列化data,得到sch1对象sch1=School(**data)#反序列化可以直接获取...
data = json.load(open('../fileservice.json')) df = pd.DataFrame(data["Functions"]) 它是怎么出现的 FunctionName Environment 0 demofunctionname {Variables{"COMMIT_HASH":"djkdkd","SERVICE_OWNER":"serviceownertest"}} 我多么需要它出现 FunctionName COMMIT_HASH SERVICE_OWNER 0 demofunctionname d...
要提取嵌套的JSON值,可以采用递归或迭代的方式遍历JSON对象,根据键的层级结构逐层访问嵌套的键,直到找到目标键并获取其对应的值。 下面是一个示例代码,演示了如何提取嵌套的JSON值: 代码语言:txt 复制 import json def extract_nested_value(json_data, target_key): if isinstance(json_data, dict): for key,...
# 获取特定键的值 name = data["name"] age = data["age"] # 打印结果 print(name) # 输出:John print(age) # 输出:30 如果JSON对象包含嵌套的结构,可以使用相应的索引或键来访问嵌套层级的数据。 代码语言:txt 复制 # 嵌套JSON示例 nested_json = '{"person": {"name": "John", "age": 30, ...
json.dumps():对数据进行编码。 json.loads():对数据进行解码。 对接端python值: {'companyId': 39978, 'publisher': 82752, 'appCvConfigId': 6892, 'channels': [{'channel': 2, 'salaryTop': 12, 'salaryBottom': 10, 'occupations': None, 'count': 0, 'addresses': [], 'salaryMonth': 13...
for key, value in data.items(): if isinstance(value, dict): print(f'{key}:') recursive_print(value) else: print(f'{key}: {value}') # 示例:嵌套的 JSON 数据 nested_json = { 'name': 'John', 'age': 30, 'address': {
marshmallow 最突出的应用之一是将 JSON 对象反序列化为 Python 对象，或将 Python 对象序列化为 JSON ...