Python 追加json文件

python将json对象映射为集合,因此对json文件的追加写入,就直接变为对集合的更新操作。

import json
#导入json包

data={}
#创建一个data集合用于接收并暂存数据

json_list=["cls_FinancialClassification_answer.json",\
           "cls_MedicalClassification_answer.json",\
           "intent_InsuranceIntentChange_answer.json",\
           "intent_InsuranceIntentConsult_answer.json",\
           "intent_InsuranceIntentSearch_answer.json",\
           "nli_FinancialNLI_answer.json",\
           "nli_MedicalNLI_answer.json",\
           "senti_FinancialSentiment_answer.json",\
           "sts_FinancialSimilarity_answer.json",\
           "sts_MedicalSimilarity_answer.json"
           ]
#需要追加的json文件列表



此处需要提前创建并声明data的数据类型为集合,以保证之后更新操作的正确性。

遍历需要追加写入的json_list,并逐个更新到data集合中。

此处需要强调,如果json文件中有中文,需要 encoding='utf-8'


for json_file in json_list:    
    with open(json_file,encoding='utf-8') as f:
        data.update(json.load(f))

使用json.dump方法将data集合输出为json文件。

#输出answer.json文件
with open('answer.json','w',encoding='utf-8') as w_f:
    json.dump(data,w_f,ensure_ascii=False,indent=2)

完整代码:

import json

data={}

json_list=["cls_FinancialClassification_answer.json",\
           "cls_MedicalClassification_answer.json",\
           "intent_InsuranceIntentChange_answer.json",\
           "intent_InsuranceIntentConsult_answer.json",\
           "intent_InsuranceIntentSearch_answer.json",\
           "nli_FinancialNLI_answer.json",\
           "nli_MedicalNLI_answer.json",\
           "senti_FinancialSentiment_answer.json",\
           "sts_FinancialSimilarity_answer.json",\
           "sts_MedicalSimilarity_answer.json"
           ]

for json_file in json_list:    
    with open(json_file,encoding='utf-8') as f:
        data.update(json.load(f))


#输出answer.json文件
with open('answer.json','w',encoding='utf-8') as w_f:
    json.dump(data,w_f,ensure_ascii=False,indent=2)

<think>好的,用户想了解MCPModel Context Protocol)的相关信息及其在IT领域的应用。首先,我需要从提供的引用资料中提取关键点,并组织成一个结构清晰的回答。 根据引用[1],MCP是一个开放协议,用于AI应用与本地或远程资源的安全交互。引用[2]提到它实现了LLM应用与外部数据源的无缝集成,由uv这个Python包管理器支持。引用[3]则说明了其客户端-服务器架构、数据交换形式、安全机制和未来扩展计划。 接下来,我需要将信息分点整理,确保涵盖定义、核心功能、技术架构、应用场景、安全机制和未来发展。同时,要生成相关问题,帮助用户深入理解。要注意使用中文,正确应用LaTeX格式,比如提到协议版本时用$v1.0$,并引用标识。最后,检查是否符合所有系统级指令,特别是引用标注的位置和格式是否正确。</think>### MCPModel Context Protocol)模型上下文协议解析 #### 一、定义与核心功能 MCP是一种实现AI应用程序与本地/远程资源安全交互的开放协议,通过标准化接口支持LLM与外部数据源的无缝集成[^1][^2]。其核心功能包括: 1. 构建$AI \leftrightarrow Resource$双向通信通道 2. 支持JSON、XML、Protobuf等多种数据格式交换 3. 提供动态资源分配机制,如内存管理$M_{alloc}(size)$ 4. 实现访问控制策略$P_{access} = \{user, resource, permission\}$ #### 二、技术架构 采用客户端-服务器模式,当前架构包含: $$Client \xrightarrow[SSL/TLS]{REST API} Server \xrightarrow{Resource Manager} Data Sources$$ 其中uv工具包(Rust编写)提供快速部署能力,支持Python环境下的依赖管理 #### 三、典型应用场景 1. 企业知识库实时检索:$\exists x \in KB, query(x) \rightarrow result$ 2. 分布式计算资源调度 3. 多模态数据处理流水线 4. 联邦学习中的安全数据交换 #### 四、安全机制 协议内置三重防护: 1. 传输层加密:$E_{AES-256}(data)$ 2. 访问控制矩阵:$ACL = \bigcup_{i=1}^{n}(user_i, resource_i)$ 3. 操作审计日志:$\log(t)=\sum event(t_i)$ #### 五、未来发展路径 根据路线图,2024年将实现: 1. OAuth 2.0集成:$Auth_{flow} = code \rightarrow token$ 2. 跨云平台适配:$AWS \oplus Azure \oplus GCP$ 3. 量子安全加密升级:$QKD_{BB84}$协议支持[^3] ```python # MCP基础调用示例 import mcp client = mcp.Client(api_key="your_key") response = client.query( resource="database", operation="SELECT * FROM table WHERE condition='value'", format="SQL" ) print(response.data) ```
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