python json.dumps() json.dump()的區(qū)別詳解
以前寫的很簡單,只有幾句話,最近發(fā)現(xiàn)本文是本博客閱讀量最大的一篇文章,覺得這樣有種把人騙進來的感覺,于是又細化了一些。如果還有不好的地方,歡迎指出。
首先說明基本功能:
dumps是將dict轉(zhuǎn)化成str格式,loads是將str轉(zhuǎn)化成dict格式。
dump和load也是類似的功能,只是與文件操作結(jié)合起來了。
看代碼實例:
In [1]: import json
In [2]: a = {'name': 'wang', 'age': 29}
In [3]: b = json.dumps(a)
In [4]: print b, type(b)
{"age": 29, "name": "wang"} <type 'str'>
In [11]: json.loads(b)
Out[11]: {u'age': 29, u'name': u'wang'}
In [12]: print type(json.loads(b))
<type 'dict'>
然后再看dump和dumps的區(qū)別,見代碼:
In [1]: import json
In [2]: a = {'name': 'wang', 'age': 29}
In [3]: b = json.dumps(a)
In [4]: print b, type(b)
{"age": 29, "name": "wang"} <type 'str'>
In [5]: c = json.dump(a)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-5-92dc0d929363> in <module>()
----> 1 c = json.dump(a)
TypeError: dump() takes at least 2 arguments (1 given)
這里提示我們少一個參數(shù),我們看一下幫助文件(iPyhton中可以直接使用help(json.dumps)來查看幫助文件):
dumps(obj, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, encoding='utf-8', default=None, sort_keys=False, **kw)
Serialize ``obj`` to a JSON formatted ``str``.
dump(obj, fp, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, encoding='utf-8', default=None, sort_keys=False, **kw)
Serialize ``obj`` as a JSON formatted stream to ``fp`` (a
``.write()``-supporting file-like object).
簡單說就是dump需要一個類似于文件指針的參數(shù)(并不是真的指針,可稱之為類文件對象),可以與文件操作結(jié)合,也就是說可以將dict轉(zhuǎn)成str然后存入文件中;而dumps直接給的是str,也就是將字典轉(zhuǎn)成str。
例子見代碼(注意文件操作的一些小細節(jié)):
In [1]: import json
In [2]: a = {'name': 'wang'}
In [3]: fp = file('test.txt', 'w')
In [4]: type(fp)
Out[4]: file
In [5]: json.dump(a, fp)
In [6]: cat test.txt
In [7]: fp.close()
In [8]: cat test.txt
{"name": "wang"}
In [9]: json.load(fp)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-9-0064dabedb17> in <module>()
----> 1 json.load(fp)
/usr/local/Cellar/python/2.7.11/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)
285
286 """
--> 287 return loads(fp.read(),
288 encoding=encoding, cls=cls, object_hook=object_hook,
289 parse_float=parse_float, parse_int=parse_int,
ValueError: I/O operation on closed file
In [10]: fp = file('test.txt', 'r')
In [11]: json.load(fp)
Out[11]: {u'name': u'wang'}
注:實際中dump用的較少。
到此這篇關(guān)于python json.dumps() json.dump()的區(qū)別詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python json.dumps() json.dump()內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
相關(guān)文章
python TinyDB輕量級文檔導(dǎo)向數(shù)據(jù)庫輕松存儲訪問
這篇文章主要為大家介紹了python TinyDB輕量級文檔導(dǎo)向數(shù)據(jù)庫輕松存儲訪問數(shù)據(jù)使用探究,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進步,早日升職加薪2024-01-01
解決python3 Pycharm上連接數(shù)據(jù)庫時報錯的問題
今天小編就為大家分享一篇解決python3 Pycharm上連接數(shù)據(jù)庫時報錯的問題,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2018-12-12
pandas基礎(chǔ)?Series與Dataframe與numpy對二進制文件輸入輸出
這篇文章主要介紹了pandas基礎(chǔ)Series與Dataframe與numpy對二進制文件輸入輸出,series是一種一維的數(shù)組型對象,它包含了一個值序列和一個數(shù)據(jù)標(biāo)簽2022-07-07
Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)dict常用操作代碼實例
這篇文章主要介紹了Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)dict常用操作代碼實例,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友可以參考下2020-03-03
python運用sklearn實現(xiàn)KNN分類算法
這篇文章主要為大家詳細介紹了python運用sklearn實現(xiàn)KNN分類算法,文中示例代碼介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下2019-10-10

