【Python】基础学习&技能提升&代码样例3:JSON文本处理

Python3与JSON文件数据处理:从基础到实践 本文还有配套的精品资源,点击获取 简介:在数据处理与分析领域,Python3因其语法简洁和库支持强大而受到青睐。本文专注讲解如何利用Python3处理由labelme生成的JSON文件。介绍了导入 json 模块进行读写操作的基础知识,阐述了对labelme JSON文件结构的理解以及如何遍历和提取特定信息。进一步,文章演示了如何结合pandas库将数据转换为... 阅读详情

对json的处理,无非是编码和解码两部分

  • 编码:将python数据结构转换为json字符串
  • 解码: 将json字符串转换为python数据结构

另外,还有.json文件的读写

一、编码

json.dumps(obj, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)
默认转换规则:

PythonJSON
dictobject – 对象
list, tuplearray
strstring
int, float, int 和 float 派生的枚举数字
Truetrue
Falsefalse
Nonenull
import json

# 编码:将python对象,转为json对象字符串形式
a = {
  'fname' : 'Foo',
  'lname' : 'Bar',
  'email' : None,
  'children' : [
     'Moo',
     'Koo',
     'Roo'
  ]
}
print(a)

json_str = json.dumps(a)
print(json_str)

with open('data.json', 'w') as fh:
    fh.write(json_str)

# dump 和dumps几乎一样,只不过只支持流式输出到文件或者其他stream
with open('data.json', 'w') as fh:
    json.dump(a, fh)

注意,中文直接dumps会变成unicode编码,要解决这个问题需要把参数ensure_ascii=False

  print(json.dumps({"a":"新的方式"}))
  print(json.dumps({"a": "新的方式"}, ensure_ascii=False))
{"a": "\u65b0\u7684\u65b9\u5f0f"}
{"a": "新的方式"}

二、解码

json.loads(s, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)

JSONPython
objectdict
arraylist
stringstr
number (int)int
number (real)float
trueTrue
falseFalse
nullNone
# Python 字典类型转换为 JSON 对象
data1 = {
    'no' : 1,
    'name' : 'Runoob',
    'url' : 'http://www.runoob.com'
}
 
json_str = json.dumps(data1)
print ("Python 原始数据:", repr(data1))
print ("JSON 对象:", json_str)
 
# 将 JSON 对象转换为 Python 字典
data2 = json.loads(json_str)
print ("data2['name']: ", data2['name'])
print ("data2['url']: ", data2['url'])

三、 常用操作

常用操作通常就json元素的增删查改,原理就是先解码成python基本数据类型,修改好后再编码成json。

也有高效的增删查改库可以使用,比如jsonpath-ng

# json_str 增加字段age
data2["age"] = 12
json_str = json.dumps(data2) # 新json

四、 json文件读写

重要利用dump和load函数


py_data= {
    'no' : 1,
    'name' : 'Runoob',
    'url' : 'http://www.runoob.com'
}

# 写入
with open('data.json', 'w') as fh:
	json_str = json.dumps(py_data)
    fh.write(json_str)

with open('data.json', 'w') as fh:
    json.dump(a, fh)

# 读取
with open("./data.json", "r") as f:
    content = json.load(f)
    print(type(content)) # <class 'dict'>
    print(content)

注意,上面的中文会写入文件中,变成unicode编码,如\u5206\u4eab10\u4e2a\u5f88\u5c0f\u4f17。要保证正文写入。可以按照下面方法:

# 写入
with open('data.json', 'w', encoding="utf-8") as fh:
    json.dump(a, fh, ensure_ascii=False)
# 读取
with open("./data.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    content = json.load(f)

注意,写入时ensure_ascii=False和 encoding="utf-8"是必须的。
读取时 encoding="utf-8"是必须的,否则会报错:UnicodeDecodeError: ‘gbk’ codec can’t decode byte 0xac in position 123: illegal multibyte sequence

参考

json模块
Python3 JSON 数据解析
jsonpath-ng

Python编程核心技能提升指南:从第2版到第3版 本文还有配套的精品资源,点击获取 简介:《Python核心编程中文版》详细介绍了Python的基础和高级编程主题,适合不同层次的学习者。覆盖了正则表达式的使用、网络编程基础、互联网客户端协议应用、多线程编程技巧,以及GUI编程等核心模块。本书通过丰富的实例和详细的解析,帮助读者掌握文本处理、网络通信、并发任务处理和桌面应用开发的关键技能,为深入学习和专业实践提供全面支持。 ... 阅读详情

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B. Palm&quot;, title = &quot;Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data&quot;, year = &quot;2012&quot;,}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er &lt; 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er &lt; 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er&lt;0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er &lt; 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er &lt; 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er &lt; 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er &lt; 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er &lt; 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er &lt; 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free &quot;Bitdeli Badge&quot;)

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