python json模块

本文介绍了Python中JSON数据的编码与解码方法,包括json.dumps与json.loads的使用示例,以及如何将Python对象编码成JSON字符串并保存到文件中。此外,还列举了多个用于通过IP地址查询地理位置信息的API接口。

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写。
json.dumps : 将Python对象编码澄JSON字符串
json.loads : 将已编码的JSON字符串解码为Python对象

举例:

import json
# 将python对象编码成为json的字符串格式;
d = {'name': 'fentiao'}
jsonStr = json.dumps(d)
print(jsonStr)
print(type(jsonStr))

l = [1, 2, 3, 4]
jsonLi = json.dumps(l)
print(jsonLi, type(jsonLi))

这里写图片描述

import json
# 将python对象编码成为json的字符串格式;
d = {'name': 'fentiao'}
jsonStr = json.dumps(d)
# 将获取的json字符串解码为python的对象
pythonDict = json.loads(jsonStr)
print(pythonDict, type(pythonDict))

这里写图片描述

import json
# 将python对象编码成为json的字符串格式;
d = {'name': 'fentiao'}
jsonStr = json.dumps(d)
# 将python对象编码成为json的字符串格式并写入文件中;
with open('json.txt', 'w') as f:
    json.dump(d, f)

这里写图片描述

import json
# 将python对象编码成为json的字符串格式;
d = {'name': 'fentiao'}
jsonStr = json.dumps(d)
 # 将文件中的json字符串解码为python的对象
with open('json.txt') as f:
    json_Dict = json.load(f)
    print(json_Dict, type(json_Dict))

这里写图片描述

    根据IP查询所在地、运营商等信息的一些API如下:
    1. 淘宝的API(推荐):http://ip.taobao.com/service/getIpInfo.php?ip=110.84.0.129
    2. 国外freegeoip.net(推荐):http://freegeoip.net/json/110.84.0.129 这个还提供了经纬度信息(但不一定准)
    3. 新浪的API:http://int.dpool.sina.com.cn/iplookup/iplookup.php?format=json&ip=110.84.0.129
    4. 腾讯的网页查询(返回的非json格式): http://ip.qq.com/cgi-bin/searchip?searchip1=110.84.0.129
    5. ip.cn的网页(返回的非json格式):http://www.ip.cn/index.php?ip=110.84.0.129
    6. ip-api.com: http://ip-api.com/json/110.84.0.129
上述的API接口,大多有一个特点是, 返回的直接是个json格式;
# ip = input('IP:')
import json
from urllib.request import urlopen

# ip = '8.8.8.8'
ip = input("请输入查询的IP:")
url = "http://ip.taobao.com/service/getIpInfo.php?ip=%s" %(ip)

# 根据url获取网页的内容, 并且解码为utf-8格式, 识别中文;
text  = urlopen(url).read().decode('utf-8')
# print(text)
# print(type(text))

# 将获取的字符串类型转换为字典, 方便处理
d = json.loads(text)['data']
country = d['country']
city = d['city']
print(country, city)

这里写图片描述

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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