由于response.json()方法已经将返回的JSON字符串解析为Python字典(或列表),因此我们不需要额外进行解析。但这一步主要是为了强调数据已经被正确解析为Python对象。 格式化解析后的JSON数据并输出: 使用json.dumps()方法,并设置indent参数来控制缩进,从而格式化JSON数据。以下是一个示例代码: python import json # 格式...
response=requests.get(url)# 检查响应状态码ifresponse.status_code==200:try:# 将响应内容转换为JSON格式json_data=response.json()print("JSON数据:",json_data)exceptValueError:print("响应内容不是有效的JSON格式")else:print(f"请求失败,状态码:{response.status_code}") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. ...
response=requests.get(url)print(response.json()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 在这个示例中,我们使用requests.get()方法发送了一个GET请求,并通过response.json()方法将响应数据解析成Python对象,最后打印出来。 2. 使用json库解析和格式化JSON数据 如果服务器返回的是JSON格式的数据,我们可以使用Python的json库来解...
importrequests, json r= requests.get('http://192.168.207.160:9000/api/qualitygates/project_status?projectId=%s'%(p_uuid) ) state=json.loads(r.text).get('projectStatus').get('status') 返回如下: { "projectStatus": { "status": "ERROR", "conditions": [{ "status": "ERROR", "metricKe...
文件会自动写入output.json中，内容格式化后的样子如下：{"name":"Bob","age":40,"city":"Chicago"...
如果你需要从网页中爬取JSON数据,可以使用requests库来获取数据,然后按照上述方法进行解析和格式化。例如: import requests import json # 从网页中获取JSON数据 url = "https://api.example.com/data" response = requests.get(url) json_data = response.text #将JSON数据解析为Python字典 data = json.loads(js...
很多时候在 python 中请求 API 我都是一会儿用response.json,一会儿用json.loads,但是这两个函数的区别我貌似一直没太搞明白,所以趁着这次就把他们解决掉。 问题分析# resonse.json# 此网站对这个函数的解释如下(经过谷歌翻译): response.json()返回结果的 JSON 对象(如果结果是以 JSON 格式编写的,否则会引发错误...
这段代码首先创建一个Python字典data,然后使用open()函数以写入模式打开output_data.json文件。json.dump(data, file, indent=4)函数将data字典转换为JSON格式,并将其写入到文件中。参数indent=4指定了输出的格式化方式,使得生成的JSON文件易于阅读。 向字符串写入JSON数据 ...
具有read()或者write()方法的对象就是类文件对象,f =open(‘a.txt’,‘r’) f就是类文件对象 如何优雅的查看json? json文件出现中文乱码:ensure_ascii=Falsejson、字典格式化输出:indent=2json格式化打印:使用pprint使用前需要pip install pprint安装 pprint效果图...