json字典python
⑴ 把python字典类型转换为 JSON字符串
# 导入包
import json
# 创建一个字典类型的数据
data = { 'id': 1, 'name': 'Tom', 'address': '北京市海淀区', 'school': None }
# 将字典类型转换json字符串
json_str = json.mps(data)
# 输出结果
print(json_str)
要是真想学，推荐你看黑马程序员的公开课，不像别的免费课程讲的那么浅显，内容相对来说很良心也有一定的深度。自学的话非常合适。
⑵ 请编写Python函数判断一个字典是否是某json考虑嵌套的情况的子集，入参1中所有key-value都在入参2中出现
可以首先使用json包的loads函数对json数据进行解析，然后就可以像操作Python数据格式一样对数据进行索引和遍历了。 import json s = '{"aescCityList":null,"cityAllList":null,"cityJsonArray"...' data = json.loads(s) for city in data["cityJsonArray"]: if city["cityId"] == 4: print city
⑶ python中为什么用json有什么作用
今天我也在这个问题上纠结很久。最后才想明白，我来回答下。
网上很多网友总结了json模块的用法，但没说json模块有什么用，干嘛要有这个模块。可能都明白、太简单，觉得没必要说。但作为小白的我不明白，而且在练习使用load()和mp()时遇到错误。
首先纠正，json格式不是字符串。json与python里面的字典是一样的格式。
python的json模块四个方法的作用为：
mps()#把数据转成字符串；
loads()#把字符串符号‘’去掉；
mp(x,f)#将x的内容直接写入f，不改变格式；
load(x,f)#读取f保存为x，同样不改变格式。
重点来了，f = open()下的read()的方法，输出是字符串，wirte()方法的输入也必须是字符串。
结论：因为f=open()下的读写方法都必须是字符串，很不方便。而非字符串的数据大多是json格式，所以就有了json模块。方便读写非字符串的数据。
因为这个目的，json模块的loads()和mps()方法有些鸡肋，还造成困扰，因为明明json不是字符串，干嘛要转成字符串，另外mp()和load()方法表面上和它们不一样。只有明白json模块的目的，才会搞明白。
在python 3.6的说明文档中，把json模块放在了《7.2.文件读写》部分。我也是看到这里才去练习json模块。但出问题，有些糊涂，明白json模块的作用后，才更清楚干嘛把json模块放这里。
小白的浅见，若错误请指教，谢谢。
⑷ json数组怎么转python字典
Dict转JSON写入文件
复制代码 代码如下:
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
import json
d = {'first': 'One', 'second':2}
json.mp(d, open('/tmp/result.txt', 'w'))
写入结果
复制代码 代码如下:
cat /tmp/result.txt
{"second": 2, "first": "One"}
读取JSON
复制代码 代码如下:
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
import json
d = json.load(open('/tmp/result.txt','r'))
print d, type(d)
运行结果
复制代码 代码如下:
{u'second': 2, u'first': u'One'} <type 'dict'>
⑸ python怎么把json转化成字典
有一个需求，需要用python把json字符串转化为字典
inp_str = " {'k1':123, 'k2': '345',’k3’,’ares’} "
import json
inp_str = " {'k1':123, 'k2': '345',’k3’,’ares’} "
print json.loads(a)
死活出不来结果，还报错，没搞明白。
最后，直接复制网上的代码，OK，运行成功，可是把我的inp_srt变量填进去，不行，报错；开始对比两个变量有什么不同，一直以为Python中双引号单引号可以随便用，意思不变；最后网络了知道json的标准格式：要求必须 只能使用双引号作为键 或者 值的边界符号，不能使用单引号，而且“键”必须使用边界符（双引号）
改了后OK了。
#-*-coding:utf-8-*-
import json
inp_strr = '{"k1":123, "k2": "456", 'k3':"ares"}'
inp_dict = json.loads(inp_strr) # 根据字符串书写格式，将字符串自动转换成 字典类型
print inp_dict
⑹ 你觉得python的字典和json差不多吗
JSON是一种轻量级的数据交换格式，各种语言都有良好的支持。字典是Python的一种数据结构。可以看成关联数组。
有些时候我们需要设计到字典转换成JSON序列化到文件，或者从文件中读取JSON。简单备忘一下。
Dict转JSON写入文件
复制代码代码如下:
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
import json
d = {'first': 'One', 'second':2}
json.mp(d, open('/tmp/result.txt', 'w'))
写入结果
复制代码代码如下:
cat /tmp/result.txt
{"second": 2, "first": "One"}
读取JSON
复制代码代码如下:
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
import json
d = json.load(open('/tmp/result.txt','r'))
print d, type(d)
运行结果
复制代码代码如下:
{u'second': 2, u'first': u'One'} <type 'dict'>
⑺ Python怎么读写json格式文件
Python3中带有json模块。
import
json
包装成
json
格式，下面out_dic
为Python的字典：
data_string
=
json.mps(out_dic)
读的话：
decoded
=
json.loads(data_string)
这都是字符串处理。文件处理的话，与普通的文本读写都是一样的。
⑻ json和python中字典的区别和联系
个人理解：
结构相似，都是键值对。
json键名允许重复，字典不允许。
json值可以是新的键值对（多层嵌套结构），字典的值一般只能是数值、文本（不能嵌套）。
⑼ 常用的python库有哪些
10个顶级且实用的python库
1、Dash
Dash是比较新的软件包，它是用纯python构建数据可视化app的理想选择，因此特别适合处理数据的任何人。Dash是Flask、Plotly.js和React.js的混合体。
2、Pygame
Pygame是SDL多媒体库的python装饰器，SDL是一个跨平台开发库，旨在提供对以下内容的低级接口：音频、键盘、鼠标、游戏杆、基于OpenGL和Direct3D的图形硬件。
Pygame具有高度的可移植性，几乎可以在所有平台和操作系统上运行。尽管它具有完善的游戏引擎，但您也可以使用此库直接从python脚本播放MP3文件。
3、Pillow
Pillow专门用于处理图像，您可以使用该库创建缩略图，在文件格式之间转换、旋转、应用滤镜、显示图像等等。如果您需要对许多图像执行批量操作，这是理想的选择。
4、Colorama
Colorama允许你在终端使用颜色，非常适合python脚本，文档简短而有趣，可以在Colorama PyPi页面上找到。
5、JmesPath
在python中使用JSON非常容易，因为JSON在python字典上的映射非常好。此外，python带有自己出色的json库，用于解析和创建JSON。对我来说，这是它最好的功能之一，如果我需要使用JSON，可以考虑使用python。
JmesPath使python处理JSON更加容易，它允许您明确地指定如何从JSON文档中提取元素。
6、Requests
Requests建立在世界上下载量最大的python库urllib3上，它令Web请求变得非常简单，功能强大且用途广泛。
Requests可以完成您能想到的所有高级工作，比如：认证，使用cookie，执行POST、PUT、DELETE等，使用自定义证书，使用会话Session、使用代理等。
7、Simplejson
python中的本地json模块有什么问题?没有!实际上，python的json是Simplejson。意思是：python采用了Simplejson的一个版本，并将其合并到每个发行版中，但是使用Simplejson具有一些优点：它适用于更多python版本、它比python随附的版本更新频率更高、它具有用C编写的部分，因此非常快速。
8、Emoji
Emoji库非常意思，但并非每个人都喜欢表情包，分析视角媒体数据时，Emoji包非常有用。
9、Python-dateutil
Python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展。我的经验是：常规的python日期时间功能在哪里结束，而Python-dateutil就出现了。
10、BeautifulSoup
如果您从网站上提取了一些HTML，则需要对其进行解析以获取实际所需的内容。BeautifulSoup是一个python库，用于从HTML和XML文件中提取数据。它提供了导航，搜索和修改解析树的简单方法。它非常强大，即使损坏了，也能够处理各种HTML，这是一个非常强大的功能。
它的一些主要功能：
①BeautifulSoup会自动将传入文档转换为Unicode，将传出文档转换为UTF-8，您无需考虑编码。
②BeautifulSoup位于流行的python解析器的顶部，使您可以尝试不同的解析策略或提高灵活性。
⑽ python 用json.mps处理字典后如何还原
json的形式是键必须为字符串，值随意。
所以转换的时候会都会转换成字符串作为键。
其中前面的u是指字符串为unicode。
importjson
a={1:1,"a":"a"}
b=json.mps(a)
c=json.loads(b)
printc#{u'a':u'a',u'1':1}
printc["1"]#1