python进行json操作

本文介绍了Python中JSON模块的基本用法,包括dumps、loads、dump和load四个核心方法,详细解释了这些方法如何实现Python数据类型与JSON之间的转换。
 

介绍

python有json模块,直接import json即可使用。主要有四个方法:

dumps将python类型转换为json字符串
loads将json字符串转换成python类型

dump将存有python类型的文件直接转为json字符串
load将存有json格式的文件转为python类型

-s方法是直接进行数据类型转换,而-方法则是包含了文件操作,可以通过import json;help(json.XXX)获得相关帮助,部分帮助内容如下:

帮助文档

  1. dump(obj, fp, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)
    Serialize “obj“ as a JSON formatted stream to “fp“ (a
    “.write()“-supporting file-like object).
  2. 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)
    Serialize “obj“ to a JSON formatted “str“.
  3. load(fp, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)
    Deserialize “fp“ (a “.read()“-supporting file-like object containing
    a JSON document) to a Python object.
  4. loads(s, *, encoding=None, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)
    Deserialize “s“ (a “str“, “bytes“ or “bytearray“ instance
    containing a JSON document) to a Python object.

python-json类型对应关系

python类型→json类型

dict→object
list, tuple→array
str, unicode→string
int, long, float→number
True,False→true,false
None→null

Techie亮博客,转载请注明:Coologic » python进行json操作

Coologic 博客域名已更改,已从 www.techieliang.com 改为 www.coologic.cn,上述链接地址受到影响,若需查看源文请手动修改,多有不便,敬请谅解。
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值