Python中json格式的数据与dict格式的数据相互转化方式

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import json
<json> = json.dumps(<dict>)
<dict> = json.loads(<json>)

需要注意的是python中并没有json类型这一说法,通过json.dumps(<dict>)转换的字典对象,最后得到的是一个字符串对象,也就是说,在python中json格式的数据实际上就是一个字符串。

>>> temp = json.dumps(<dict>)
>>> type(temp)
<class 'str'>

虽然json格式的数据在python中是以字符串的类型存在的,但是通过str(<dict>)工厂函数所得到的结果同json.dumps(<dict>)方法所得到的结果是不相同的。

>>> d = {'a': 1, 'b': 2}
>>> d_d = {"a": 1, "b": 2}
>>> string = str(d)
>>> string_d = str(d_d)
>>> js = json.dumps(d)
>>> js_d = json.dumps(d_d)
>>> string == string_d
True
>>> js = js_d
True
>>> string == js
False
>>> string
"{'a': 1, 'b': 2}"
>>> js
'{"a": 1, "b": 2}'

可以看出来stringjs的区别在于引号。对于可以作为json.loads(<str>)参数对象的字符串,除了要满足字典类型的格式外,所有的字符串对象必须是双引号。

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### 如何在 Python 中读取 JSON 数据 当需要处理 JSON 格式的文件时,在 Python 应用程序中可以利用内置的 `json` 模块来完成这一操作。该模块提供了多种方法用于解析和序列化 JSON 数据。 #### 使用 `json.loads()` 方法加载字符串形式的 JSON 数据 如果 JSON 数据是以字符串的形式存在,则可以通过 `json.loads()` 函数将其转换为 Python 字典对象[^1]: ```python import json # 假设这是来自某个 API 的 JSON 字符串数据 json_string = '{"name": "Alice", "age": 25, "city": "New York"}' # 将 JSON 字符串转化Python 字典 parsed_json = json.loads(json_string) print(parsed_json["name"]) # 输出 Alice ``` #### 使用 `json.load()` 方法从文件中读取 JSON 数据 对于存储于本地磁盘上的 JSON 文件,可采用 `json.load()` 来直接从文件流里提取并解析其内容: ```python with open('data.json') as f: data = json.load(f) # 解析整个文件中的 JSON 对象 print(data['key']) # 访问字典内的特定键值 ``` 上述两种方式均能有效地将外部输入源(无论是网络请求返回的结果还是静态配置文档)里的结构化信息映射到内存中的原生类型上以便进一步计算或展示. #### 转换复杂嵌套型 JSON 结构至自定义类实例 除了基本的操作外,有时还需要把接收到的大规模且层次分明的数据集投射成面向对象编程范式下的实体模型表示法。此时借助装饰器函数能够简化此过程[^2]: ```python from typing import Dict import json def convert_to_object(func): def wrapper(*args, **kwargs): result = func(*args, **kwargs) class Obj(dict): pass return json.loads(result, object_hook=lambda d: Obj(**d)) return wrapper @convert_to_object def fetch_data(): return '{"id": 101, "details":{"first_name":"John","last_name":"Doe"}}' person = fetch_data() print(person.id) # Output: 101 print(person.details.first_name) # Output: John ``` 通过这种方式不仅可以增强代码可读性和维护便利度,而且还能充分利用现代IDE所提供的自动补全特性从而减少人为错误的发生几率。 #### 性能优化技巧——微调预训练阅读理解模型以适应特定领域语料库需求 另外值得注意的是,在某些场景下为了提高检索效率或者准确性可能需要用到专门针对自然语言处理任务设计好的机器学习框架比如Hugging Face Transformers等工具包所提供的一系列解决方案之一即cdQA管道系统[^3]. 它允许开发者基于SQuAD样式的标注数据集重新调整已有的BERT变体架构参数进而获得更贴合实际业务逻辑的新版本推理引擎: ```bash pip install cdqa ``` 接着按照官方指南准备相应的训练资料之后执行如下命令即可启动定制化的问答服务端口监听进程: ```python path_to_data = './custom_squad_dataset.json' cdqa_pipeline.fit_reader(path_to_data) query = 'What is the capital city of France?' prediction = cdqa_pipeline.predict(query=query) print(prediction) ``` 以上就是关于如何运用Python实现JSON数据导入以及后续加工的一些常见实践案例介绍.
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