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Python序列化之Json基礎

發生 end print 對象 cdn touch 不能 sta date

python的序列化就是將python的基本對象轉換為字符串的過程,反之則是反序列化。

序列化類型:
-> import json
import pickle

序列化定義:
序列化:對象、列表、字典都是python的基本數據類型,序列化其實就是把這些數據類型轉換為字符串。
反序列化:將序列化後得到的字符串轉反序列化成python的數據對象、列表、字典等類型

json的作用:
在python的基本數據類型與字符串之間進行相互轉換的作用

json.dumps()函數:
將python基本數據類型轉換成字符串類型,稱為序列化

json.loads()函數:
將字符串形式轉換成python的基本數據類型,稱為反序列化

json.loads()條件:
雖然loads函數可以將字符串發序列化成python基本數據類型,但是字符串必須是
正規的python基本數據類型,不能是類似{"k1":123]這樣,既不是字典,又不是列表。

requests.get(‘URL‘)
獲取URL指定的資源,http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?city=上海 獲取上海天氣的API

代碼部分:
import json # 做序列化和反序列化需要用到json模塊
import requests  #請求URL資源,需要用到requests模塊

print(\n,序列化.center(40,-))
dic = {k1:v1}
print(dic,type(dic))
# 輸出結果:{k1: v1} <class dict>

# json.dumps(python數據類型)就可以把數據類型轉換為字符串,這個過程就是序列化
result = json.dumps(dic)
print(result,type(result))
# 輸出結果:{
"k1": "v1"} <class str> print(\n,反序列化.center(40,-)) #json.loads(字符串)就可以把字符串轉換成python的基本數據類型,這個過程就是反序列號 s1 = {"k1":123} # s1雖然看起來像字典,但它是一個字符串 dic = json.loads(s1) print(dic,type(dic)) # 輸出結果: {k1: 123} <class dict> print(\n,基於天氣API獲取python的json數據.center(40,-)) response
= requests.get(http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?city=上海) response.encoding = utf-8 print(response.text,type(response.text)) # 獲取到的結果是字符串類型 # 輸出結果: {"data":{"yesterday":{"date":"26日星期一"... <class str> # 通過json.loads()函數將字符串結果轉換為字典類型,轉換成字典後對字典內對數據進行操作就方便的多了。 dic = json.loads(response.text) print(dic,type(dic)) # json.loads()轉換後的結果為python的基本數據類型,這裏就是字典。 # 輸出結果: {data: {yesterday: {date: 26日星期一... <class dict>

執行結果:

------------------序列化-------------------
{k1: v1} <class dict>
{"k1": "v1"} <class str>

 ------------------反序列化------------------
{k1: 123} <class dict>

 ---------基於天氣API獲取python的json數據---------
{"data":{"yesterday":{"date":"26日星期一","high":"高溫 28℃","fx":"西風","low":"低溫 23℃","fl":"微風","type":"雷陣雨"},"city":"上海","aqi":"107","forecast":[{"date":"27日星期二","high":"高溫 29℃","fengli":"微風級","low":"低溫 23℃","fengxiang":"西風","type":"雷陣雨"},{"date":"28日星期三","high":"高溫 28℃","fengli":"微風級","low":"低溫 23℃","fengxiang":"東南風","type":"小雨"},{"date":"29日星期四","high":"高溫 27℃","fengli":"微風級","low":"低溫 24℃","fengxiang":"東南風","type":"中雨"},{"date":"30日星期五","high":"高溫 32℃","fengli":"微風級","low":"低溫 26℃","fengxiang":"東南風","type":"多雲"},{"date":"1日星期六","high":"高溫 32℃","fengli":"4-5級","low":"低溫 26℃","fengxiang":"東南風","type":"多雲"}],"ganmao":"各項氣象條件適宜,無明顯降溫過程,發生感冒機率較低。","wendu":"24"},"status":1000,"desc":"OK"} <class str>

{data: {yesterday: {date: 26日星期一, high: 高溫 28℃, fx: 西風, low: 低溫 23℃, fl: 微風, type: 雷陣雨}, city: 上海, aqi: 107, forecast: [{date: 27日星期二, high: 高溫 29℃, fengli: 微風級, low: 低溫 23℃, fengxiang: 西風, type: 雷陣雨}, {date: 28日星期三, high: 高溫 28℃, fengli: 微風級, low: 低溫 23℃, fengxiang: 東南風, type: 小雨}, {date: 29日星期四, high: 高溫 27℃, fengli: 微風級, low: 低溫 24℃, fengxiang: 東南風, type: 中雨}, {date: 30日星期五, high: 高溫 32℃, fengli: 微風級, low: 低溫 26℃, fengxiang: 東南風, type: 多雲}, {date: 1日星期六, high: 高溫 32℃, fengli: 4-5級, low: 低溫 26℃, fengxiang: 東南風, type: 多雲}], ganmao: 各項氣象條件適宜,無明顯降溫過程,發生感冒機率較低。, wendu: 24}, status: 1000, desc: OK} <class dict>

Python序列化之Json基礎