file_path="/Users/nikpi/Desktop/sample.json"withopen(file=file_path,mode='r')asread_file:object=json.load(read_file)print(object)# Returns: {'activity': 'Plan a trip to another country', 'type': 'recreational', 'participants': 1, 'price': 0, 'link': '', 'key': '5554727', '...
现在,我们已经将JSON数据解析为Python对象。我们可以通过访问对象的属性来获取商品的名称和价格。然后,我们可以使用print()函数将它们打印到控制台。 forproductinjson_data["products"]:name=product["name"]price=product["price"]print(f"Product:{name}, Price: ${price}") 1. 2. 3. 4. 完整的代码如下...
importjson jsonData='{"a":1,"b":2,"c":3,"d":4,"e":5}'; text=json.loads(jsonData) print(text) 以上代码执行结果为: {u'a':1,u'c':3,u'b':2,u'e':5,u'd':4} json 类型转换到 python 的类型对照表: JSONPython objectdict ...
（3）`json.dump(obj, fp, separators, encoded, ignore_nanes=False, sort_keys=False)`：将Python object转换成 JSON 的一行形式，但不换行，并存储在 I/O object。```python # with open('person.json', 'w') as f:# json.dump(person, f)data = {'name': 'John', 'age': 28, 'city'...
defperson_decoder(obj):if"name"inobjand"age"inobj:returnPerson(name=obj["name"],age=obj["age"])returnobj# 反序列化JSON字符串loaded_person=json.loads(json_string_custom,object_hook=person_decoder)print(loaded_person.__dict__) 这样,我们就实现了自定义类的序列化与反序列化,使得JSON模块更加灵...
importjsonjson_str='''{"user": "阳光欢子","links": {"zhihu": "https://www.zhihu.com/people/chen-zhi-gao-45-80","jianshu": "https://www.jianshu.com/u/d5e198d8f025"}}'''python_object=json.loads(json_str)print(type(python_object))print(python_object) ...
f=open('data.json',)# returnsJSONobjectas# a dictionary data=json.load(f)# Iterating through the json # listforiindata['emp_details']:print(i)# Closing file f.close() 输出: 在这里,我们已使用该open()函数读取JSON文件。然后,使用json.load()提供给我们一个名为data的字典的方法来解析文件。
json_student ='{"name": "johnny", "age": 27, "address": "无锡"}'print(json.loads(json_student,object_hook=Student.convert2object))#<__main__.Student 5. dict/对象 转为 json文件 (json.dump(student,f)) 注意dump 还是 只能接收 dict ,如果要把 对象写到json中 需要先把对象 转成 dict ...
不幸的是,标准的 JSON格式 不直接支持 NumPy 数组.JSON是一种用于存储和交换数据的文本格式,它有限的数据类型只包括对象(object)、数组(array)、数字(number)、字符串(string)、布尔值(true/false)、空值(null)等.因此,无法直接将 NumPy数组 直接序列化为 JSON 格式. ...