Python JSON

本文介绍使用Python语言编码和解码JSON对象。JSON是轻量级数据交换格式,使用需导入json库,如json.dumps编码、json.loads解码。还介绍第三方库Demjson,可用于JSON编解码,包含格式化及校验功能,并说明了其环境配置和使用方法。

使用python语言来编码和解码json对象

json(JavaScript Object Notation)是一种请量级的数据交换格式。

使用json函数需要导入json库:import json

json.dumps:将python对象编码成json字符串

json.loads:将已编码的json字符串解码为python对象

实例一:将数组编码成JSON格式的数据

 执行代码的结果如下:

python 原始类型向json类型的转化对照表:

json.loads用于解码json数据。该函数返回python字段的数据类型

实例二:python解码json对象

执行代码的结果如下:

采用Demjson(第三方库)

Demjson是python的第三方模块库,可用于编码和解码json数据,包含了jsonLint的格式化及校验功能。

GitHub地址:https://github.com/dmeranda/demjson

官方地址:http://deron.meranda.us/python/demjson

环境配置

使用demjson编码和解码json数据前,需安装demjson模块

下载demjson安装包

解压安装包:unzip demjson-master.zip

安装:python setup.py install

验证是否安装成功

json函数

encode()函数:将python对象编码成json字符串

decode()函数:将已编码的json字符串解码为python对象

实例一:将数组编码为json格式数据

实例二:python解码json对象

转载于:https://www.cnblogs.com/jiawei2527/p/10835522.html

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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