python的json库

1. python中json处理

python中json文件处理涉及的四个函数json.loads()、json.mps()、json.load()、json.mp()。

1）json.mps()

    将一个Python数据类型dict进行json格式的编码（字典->字符串）

    eg：

    age_dict = {'age1':'12', 'age2':'15'}

    json_info = json.mps(age_dict)

    print("json_info = {}".format(json_info))

    print("json_info type = {}".format(type(json_info)))

2）json.loads()

    将json格式数据转换为dict（字符串->字典）

    json_age ='{"age1": "12", "age2": "15"}'

    dict_age = json.loads(json_info)

    print("json_age = {}".format(json_age))

    print("dict_age type = {}".format(str(type(dict_age))))

3）json.load()

    读取文件，将里json格式字符串转化为dict

    with open(test.json, 'r') as file:

        contents = json.load(file)

    print(contents)

4）json.mp()

    将dict类型转换为json格式字符串,存入文件

    number = [1, 2, 3, 5]

    file = 'number.json'

    with open(file , 'w') as file:

        json.mp(number, file)

2. 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。

3. Python 常用的标准库以及第三方库有哪些

我也来几个吧
standard libs:

itertools http://docs.python.org/2/library/itertools.html

functools http://docs.python.org/2/library/functools.html 学好python有必要掌握上面这两个库吧，
re 正则
subprocess http://docs.python.org/2/library/subprocess.html 调用shell命令的神器
pdb 调试
traceback 调试
pprint 漂亮的输出
logging 日志
threading和multiprocessing 多线程
urllib/urllib2/httplib http库，httplib底层一点，推荐第三方的库requests
os/sys 系统，环境相关
Queue 队列
pickle/cPickle 序列化工具
hashlib md5, sha等hash算法
cvs
json/simplejson python的json库，据so上的讨论和benchmark，simplejson的性能要高于json
timeit 计算代码运行的时间等等
cProfile python性能测量模块
glob 类似与listfile，可以用来查找文件
atexit 有一个注册函数，可用于正好在脚本退出运行前执行一些代码
dis python 反汇编，当对某条语句不理解原理时，可以用dis.dis 函数来查看代码对应的python 解释器指令等等。

3th libs:

paramiko https://github.com/paramiko/paramiko ssh python 库
selenium https://pypi.python.org/pypi/selenium 浏览器自动化测试工具selenium的python 接口
lxml http://lxml.de/ python 解析html,xml 的神器
mechanize https://pypi.python.org/pypi/mechanize/ Stateful programmatic web browsing

pycurl https://pypi.python.org/pypi/pycurl cURL library mole for Python
Fabric http://docs.fabfile.org/en/1.8/
Fabric is a Python (2.5 or higher) library and command-line tool for
streamlining the use of SSH for application deployment or systems
administration tasks.

xmltodict https://github.com/martinblech/xmltodict xml 转 dict，真心好用
urllib3 和 requests: 当然其实requests就够了 Requests: HTTP for Humans
flask http://flask.pocoo.org/python web 微框架
ipdb 调试神器，同时推荐ipython！结合ipython使用
redis redis python接口
pymongo mongodbpython接口
PIL http://www.pythonware.com/procts/pil/ python图像处理
mako http://www.makotemplates.org/ python模版引擎
numpy ， scipy 科学计算
matplotlib 画图

scrapy 爬虫
django/tornado/web.py/web2py/uliweb/flask/twisted/bottle/cherrypy.等等 python web框架/服务器
sh 1.08 — sh v1.08 documentation 用来运行shell 模块的 极佳选择

暂时记得这么多吧，不过都是我自己常用的库 :) 。。欢迎补充

UPDATE:
A curated list of awesome Python frameworks, libraries and software.

vinta/awesome-python · GitHub

几乎所有很赞的 python 库，和框架都在这个列表里。

其他的 awesome list：
bayandin/awesome-awesomeness · GitHub

4. 【Python】浅谈python中的json

一 前言  

   最近一直在做开发相关的工作--基于Django的web 平台，其中需要从model层传输数据到view 层做数据展示或者做业务逻辑处理。我们采用通用的Json格式--Json(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和程序解析。

二 认识Json

   2.1 Json 结构

   常见的Json格式为 “名称/值”对的集合,其中 值可以是对象，列表，字典，字符串等等。比如

backup_data = {"back_to_host": "dbbk0",

"ip_address": "10.10.20.3",

"host_name": "rac4",

"port": 3306}

  2.2 使用Json

  Python的Json模块序列化与反序列化的过程分别是 编码和解码。这两个过程涉及到两组不同的函数

  编码 把一个Python对象编码转换成Json字符串，json.mps(data)/json.mp(data,file_handler)

  解码 把Json格式字符串解码转换成Python对象，json.loads(data)/json.load(file_handler)

  在python中要使用Json模块做相关操作，必须先导入:

import Json

  2.3 主要函数

  编码函数主要有 json.mps(data)/json.mp(data,file_handler)

   json.mps()的参数是将python对象转换为字符串，如使用json.mps序列化的对象json_mps=json.mps({'a':1, 'b':2}) ，json_mps='{"b": 2, "a": 1}'

   json.mp 是将内置类型序列化为json对象后写入文件。

 解码函数主要由json.loads(data)/json.load(file_handler)  

    json.loads的参数是内存对象，把Json格式字符串解码转换成Python对象,json_loads=json.loads(d_json)  #{ b": 2, "a": 1}，使用load重新反序列化为dict

    json.load()的参数针对文件句柄，比如本地有一个文件/tmp/test.json  json_load=json.load(open('/tmp/test.json'))

具体案例参考如下:

In [3]: data={"back_to_host": "rac1",

...: "ip_address": "10.215.20.3",

...: "host_name": "rac3",

...: "port": 3306}

In [7]: json_str=json.mps(data)

In [8]: print json_str

{"ip_address": "10.215.20.3", "back_to_host": "rac1", "host_name": "rac3", "port": 3306}

In [9]: json_loads=json.load(json_str)

---------------------------------------------------------------------------

AttributeError Traceback (most recent call last)

<ipython-input-9-180506f16431> in <mole>()

----> 1 json_loads=json.load(json_str)

/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/json/__init__.pyc in load(fp, encoding, cls, object_hook, parse_float, parse_int, parse_constant, object_pairs_hook, **kw)

284

285 ""

注意 从上面的报错信息来看 json.loads 传参是字符串类型，并不是文件句柄，没有 read()属性。

In [10]: json_loads=json.loads(json_str)

In [11]: print json_loads

{u'back_to_host': u'rac1', u'ip_address': u'10.215.20.3', u'host_name': u'rac3', u'port': 3306}

In [12]: type(json_loads)

Out[12]: dict

In [13]: type(json_str)

Out[13]: str

利用mp 将数据写入 mp.json

In [17]: with open('/tmp/mp.json','w') as f:

...: json.mp(json_str,f)

...:

yangyiDBA:~ yangyi$ cat /tmp/mp.json

"{\"ip_address\": \"10.10.20.3\", \"back_to_host\": \"rac1\", \"host_name\": \"rac3\", \"port\": 3306}"

yangyiDBA:~ yangyi$

利用json.load 将mp.sjon的数据读出来并赋值给 data 

In [18]: with open('/tmp/mp.json','r') as f:

...: data=json.load(f)

...:

In [19]: print data

{"ip_address": "10.10.20.3", "back_to_host": "rac1", "host_name": "rac3", "port": 3306}

三 小结

  本文算是一篇学习笔记，主要对比了json.loads/json.load  , json.mps/ json.mp 的使用差异 ，方便以后更好的使用json 。

以上为本次分享内容，感谢观看。

5. Python爬虫（七）数据处理方法之JSON

JSON 指的是 JavaScript 对象表示法（JavaScript Object Notation），是轻量级的文本数据交换格式，且具有自我描述性，更易理解。
JSON看起来像python类型（列表，字典）的字符串。

在之前的文章中，我们说到了怎么用response的方法，获取到网页正确解码后的字符串。如果还有不懂的，可以先阅读 Python爬虫（三）Requests库 。接下来以有道翻译为例子，说说怎么通过网页解码后的字符串，提取到翻译结果。

再结合上述有道翻译的例子，得到字典类型的返回结果，并提取出来翻译结果。

将上述例子的dict_json换成str字符串，再写入文本中。

执行完上述的程序，会得到一个fanyi.txt的文件，其结果如下：{"type": "ZH_CN2EN", "errorCode": 0, "elapsedTime": 1, "translateResult": [[{"src": "\u4eba\u751f\u82e6\u77ed\uff0c\u6211\u7528python", "tgt": "Life is too short, I use python"}]]}。这样子的一份文档，中文部分显示的是二进制，且格式非常不利于阅读，这并不是我们想要的结果。好在json.mps()为我们提供的两个方法，以帮助我们更好阅读文档。
1.ensure_ascii，能够让中文显示成中文；
2.indent，能够让下一行在第一行的基础上空格。
其用法如下：