python pos 一段json内容

本文介绍了一个使用Python通过urllib2库向指定URL发送JSON格式数据的简单示例。该示例展示了如何构造请求、序列化数据并将其作为HTTP请求的一部分发送出去。
import urllib2
import json
 
srcdata = {"cmd":1,"fromid":"1000","toid":"2000","msg":"。。。。。。。。。。。"}
url  = 'http://192.168.0.144:8080'

data = json.dumps(srcdata)
request =urllib2.Request(url,data)
opener=urllib2.build_opener()
opener.addheaders = []
stream = opener.open(request)
html = stream.read()
print html

Python有多个流行的自然语言处理库,其中最常用的是NLTK和spaCy。这里我以spaCy为例,演示如何将一段话根据名词或者动词进行划分,转变为JSON格式。 首先,你需要安装spaCy库并下载相应的语言模型,可以通过以下命令完成: ``` pip install spacy python -m spacy download en_core_web_sm ``` 接下来,你需要导入spaCy库并加载语言模型: ```python import spacy nlp = spacy.load('en_core_web_sm') ``` 然后,你可以使用`nlp`对象对一段话进行处理,得到一个`Doc`对象。`Doc`对象表示一段文本的处理结果,其中包含了每个单词的各种属性,如词性、依存关系等。 ```python doc = nlp('I love to play soccer with my friends on weekends.') ``` 接下来,你可以遍历`Doc`对象中的每个单词,找出其中的名词和动词,并将它们保存到一个Python字典中。可以使用以下代码实现: ```python data = { 'nouns': [], 'verbs': [] } for token in doc: if token.pos_ == 'NOUN': data['nouns'].append(token.text) elif token.pos_ == 'VERB': data['verbs'].append(token.text) ``` 在上面的代码中,我们遍历了`doc`中的每个单词,如果单词的词性为名词,就将其添加到`data['nouns']`列表中;如果单词的词性为动词,就将其添加到`data['verbs']`列表中。 最后,你可以使用PythonJSON库将`data`字典转换为JSON格式的字符串,并将其写入文件中。可以使用以下代码实现: ```python import json json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False) with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(json_str) ``` 在上面的代码中,我们使用PythonJSON库将`data`字典转换为JSON格式的字符串,并将其写入文件中。 总结一下,将一段话根据名词或者动词进行划分,转变为JSON格式的大致流程如下: 1. 导入spaCy库并加载语言模型; 2. 使用`nlp`对象对一段话进行处理,得到一个`Doc`对象; 3. 遍历`Doc`对象中的每个单词,找出其中的名词和动词,并将它们保存到一个Python字典中; 4. 使用PythonJSON库将字典转换为JSON格式的字符串,并将其写入文件中。
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