bash借助python格式化展示json格式的数据

当在bash中直接处理JSON数据时,格式可能不直观。通过结合curl和python的json.tool模块,可以轻松地以格式化的JSON样式展示数据。例如,一个curl命令获取并格式化POST请求的JSON响应,该请求创建了一个新的页面,并提供了详细的内容和设置。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

正常清空下,bash无法格式化展示json数据。可借助pythonjson工具(通过管道使用python -mjson.tool),将数据以json格式返回

使用示例:

curl -u user:passward  -X POST -H 'Content-Type: application/json' -d '{"type":"page","title":"new page", "space":{"key":"~t_zhangaj"},"body":{"storage":{"value":
"<p>This is a new page</p>","representation":"storage"}}}' http://10.130.1.65:8090/rest/api/content/ | python -mjson.tool

效果:
在这里插入图片描述

### 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 字符串转化为 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.
评论
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