importjsonimportjsonpathwithopen("罗翔.txt",'r',encoding="UTF-8")asfr:file_json=eval(fr.read().replace('\n\u200b',''))# 读取的str转为字典 follower=jsonpath.jsonpath(file_json,'$..follower')# 文件对象 jsonpath语法 ddate=js
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","\...
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...
importjsondefprocess_nested_json(json_obj):forkey,valueinjson_obj.items():ifisinstance(value,dict):process_nested_json(value)else:# 处理键值对print(key,value)# 读取JSON数据withopen('data.json','r')asfile:data=file.read()# 解析JSON数据json_data=json.loads(data)# 处理嵌套JSONprocess_nested...
""" json 格式转换 代码示例 """ import json # II. 字典 转 json data_dict = {"name": "Trump", "age": "80"} print(f"data_dict 类型 : {type(data_dict)} 值为 {data_dict}") # 将字典转为 json json_str = json.dumps(data_dict) # 打印 json 字符串结果 print(f"json_str 类型...
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。
import json data = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'} serialized_data =...
(self, data): """ process the request data """ x, y = self.pre_process(data) w0 = self.module['w0'] w1 = self.module['w1'] y1 = w1 * x + w0 if y1 >= y: return self.post_process("True"), 200 else: return self.post_process("False"), 400 if __name__ == '__...
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。
'}, inplace=True) return df_processer ### 上面是用于合并处理一份年鉴的自定义函数 ### ### 下面是循环处理所有年鉴并合并为一张表的代码 ### # 创建存放 2021 年全部统计年鉴数据的总表 DATA = pd.DataFrame() # 暂时是空表,后续逐一将处理后的表放入其中 # 读取第二步中处理好的 json 对照文件...