json_str = json.dumps(data) print(json_str) print(json.dumps(data, ensure_ascii=False)) print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=4)) print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=4, sort_keys=True)) 运行结果: {"name":"kira","age":18,"hobby":["\u5531\u6b4c","\...
如果需要本文的json文件做测试的话,可以前往小编的git进行获取。小编git地址:https://github.com/cassieeric/DataAnalysis/tree/main/json_file_process,
1importjson2importpymysql3importdatetime4fromdecimalimportDecimal5fromdecoupleimportconfig678#获取每日汇率的方法9defget_currency_rate(code):10currency_db_host = config("CURRENCY_DB_HOST")11currency_db_database = config("CURRENCY_DB_DATABASE")12currency_db_username = config("CURRENCY_DB_USERNAME")1...
type(json_str)) load_data = json.loads(json_str) print(load_data, type(load_data))运行...
前几天在才哥的交流群有个叫【杭州-学生-飞飞飞】的粉丝在群里问了一个json文件处理的问题。 看上去他只需要follower和ddate这两个字段下的对应的值。 我们知道json是一种常见的数据传输形式,所以对于爬取数据的数据解析,json的相关操作是比较重要的,能够加快我们的数据提取效率。
importjson# 打开JSON文件并读取内容withopen('data.json','r')asfile:data=json.load(file)# 现在...
# 解析JSON数据json_data=json.loads(data) 1. 2. 步骤3:处理嵌套JSON 有时候,JSON数据中可能会存在嵌套的结构,即一个JSON对象中包含另一个JSON对象。在这种情况下,我们可以使用递归的方法来处理嵌套JSON。 下面是一个处理嵌套JSON的示例代码: defprocess_nested_json(json_obj):forkey,valueinjson_obj.items(...
一、json 格式转换 1、json 模块使用 首先, 导入 Python 内置的 json 模块 ; 代码语言:javascript 复制 importjson 然后, 准备 python 数据 , 将数据放到 list 列表中 , 列表中的元素是 dict 字典 ; 代码语言:javascript 复制 data=[{"name":"Tom","age":18},{"name":"Jerry","age":12}] ...
当您在部署服务的JSON配置文件中通过指定model_path参数来上传模型文件时,可调用get_model_path()方法获取模型文件在服务实例中的实际存储目录,以用于模型加载。 process(data) 请求处理函数。每个请求会将Request Body作为参数传递给process()进行处理,并将函数返回值返回至客户端。
arrives async for chunk in req.stream(): process_data_chunk(chunk) # Once all data is received, return a JSON response indicating successful processing return JSONResponse({"status": "Data uploaded and processed successfully"}) def process_data_chunk(chunk: bytes): """Process each data chunk...