# 安装Python JSON库的步骤
在开始教你如何安装Python JSON库之前，先来了解一下整个过程的步骤。下面的表格展示了安装Python JSON库的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一：检查Python环境 | 确保你的计算机上已经安装了Python，并且Python的版本符合要求 |
| 步骤二：使用pip工具安装Python JSON库
原创
2023-10-10 07:16:50
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Step1：什么是JSON文件JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象简谱) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于 ECMAScript (欧洲计算机协会制定的js规范)的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。JSON 本质是一个字符串，不同的语言支持的类型可以通过 JSO
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2023-08-30 07:27:37
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一、用到的库：json 二、用到的方法：dumps()：将字典转换为JSON格式的字符串loads()：将JSON格式的字符串转化为字典dump()：将字典转换为JSON格式的字符串，并将转化后的结果写入文件load()：从文件读取JSON格式的字符串，并将其转化为字典 三、实现代码import json
# 原始数据
dict1 = {
'name': '翠花',
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2023-06-10 19:09:07
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Python中的json模块和pickle都是用于数据的序列化和反序列化，它们提供的方法也是一样的：dumps，dump，loads，loaddumps(obj)：将对象序列化为str。dump(obj, fp)：将对象序列化为str，并存入文件中。loads(s)：将（序列化后的）字符串反序列化为Python对象。load(fp)：将文件中的（序列化后的）字符串反序列化为Python对象。jso
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2023-06-11 20:04:24
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常用的标准库序列化模块import pickle序列化和反序列化把不能直接存储的数据变得可存储，这个过程叫做序列化。把文件中的数据拿出来，回复称原来的数据类型，这个过程叫做反序列化。在文件中存储的数据只能是字符串，或者是字节流，不能是其它的数据类型，但是如果想要将其存储就需要序列化。Python中的序列化模块叫做 pickle，PHP等其它的一些语言将其称作serialize 或者unserial
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2023-05-25 09:05:07
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JSON 相关概念：序列化（Serialization）：将对象的状态信息转换为可以存储或可以通过网络传输的过程，传输的格式可以是JSON，XML等。反序列化就是从存储区域（JSON，XML）读取反序列化对象的状态，重新创建该对象。JSON（Java Script Object Notation）：一种轻量级数据交互格式，相对于XML而言更简单，也易于阅读和编写，机器也方便解析和生成，Json是J
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2023-07-28 11:28:26
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常用操作Excel库一、xlrd二、openpyxl 一、xlrdWorkbook对象wb = xlrd.open_workbook(filename)下面为Workbook对象的常用方法/属性：方法/属性返回值返回类型nsheets表单总数量intsheet_names()所有表单名称list[str]sheet_by_index(idx: int)Sheet对象Sheet对象sheet_by
一、网络连接经常用到的函数
sk = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM,0)
参数一：地址簇
socket.AF_INET IPv4（默认）
socket.AF_INET6 IPv6
socket.AF_UNIX 只能够用于单一的Unix系统进程间通信
参数二：类型
socket.SOCK_STREAM 流式s
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2023-08-07 21:39:03
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# Python JSON取值
## 引言
在开发过程中，经常需要处理JSON数据。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，它易于阅读和编写，同时也易于解析和生成。在Python中，我们可以使用内置的json模块来处理JSON数据。
本文将教你如何使用Python来解析和获取JSON数据中的特定值。首先，我们将介绍整个过程的流程图，然后逐步
原创
2023-09-27 20:24:01
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# Python JSON包：简化JSON数据处理的利器
在Python中，如果需要对JSON（JavaScript Object Notation）数据进行处理，可以使用Python内置的json包。JSON是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写，也易于在不同编程语言之间进行数据交换。json包提供了简单而强大的工具，可以在Python中轻松地解析和生成JSON数据。
## 什么是JSO
原创
2024-05-24 05:41:36
41阅读
# 提取Python中的JSON数据
在Python中，我们经常会遇到需要处理JSON数据的情况，比如从API中获取的数据通常以JSON格式返回。因此，如何提取和处理JSON数据是Python编程中的一个重要技能。本文将介绍如何使用Python的json模块来提取JSON数据，并给出一些示例代码。
## 什么是JSON？
JSON（JavaScript Object Notation）是一种
原创
2024-06-11 05:44:46
24阅读
# 使用 Python 实现 JSON 文件持久化
在当今软件开发中，数据持久化是一项非常重要的功能。通过将数据存储到文件中，您可以在系统重启或程序终止后保留重要的信息。本文将教您如何使用 Python 将数据持久化为 JSON 文件。以下是实现此功能的基本流程：
## 流程步骤
| 步骤编号 | 步骤描述 |
| -------- | --------------
原创
2024-08-16 07:40:10
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# 如何实现python json数据读取
## 介绍
在Python中，我们经常需要读取和处理JSON（JavaScript Object Notation）格式的数据。JSON是一种轻量级的数据交换格式，常用于Web应用程序中的数据传输。本文将教会你如何使用Python来读取JSON数据。
## 流程图
首先，让我们来看一下整个流程的步骤，如下所示：
```mermaid
gantt
原创
2023-12-31 07:50:02
17阅读
在Python2.7下运行print等方法时，总是出现：UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-3: ordinal not in range(128)为了解决问题，我花时间去研究了一下 Python 的字符编码处理。网上也有不少文章讲 Python 的字符编码，但是这篇文章还挺不错，就转载过来
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2024-09-27 22:36:44
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# 使用Python操作JSON文件的指南
在现代编程中，JSON（JavaScript Object Notation）是数据交换中最常用的格式之一。Python 提供了强大的库来处理 JSON 格式的数据。在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python 向 JSON 文件中添加数据。为此，我们将按照以下步骤进行：
## 整体流程概述
下面的表格展示了整个操作的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-08 04:11:16
61阅读
## Python中json数组的遍历方法
### 简介
在Python中，我们经常会遇到需要对json数组进行遍历的情况。本文将教会你如何实现对json数组的遍历，帮助你更好地理解和应用json数组。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(导入json模块)
C(读取json文件)
D(解析json数据)
E(
原创
2024-06-23 04:37:26
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# 使用 Python 删除 JSON 节点的入门指南
在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python 操作 JSON 数据，并在其中删除特定节点。我们将首先介绍整体流程，然后逐步深入每一个步骤，并提供相应的代码示例。
## 整体流程
在我们开始之前，先来看看操作的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-10-15 03:21:16
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# Python中的JSON和双引号
## 简介
JSON（JavaScript Object Notation）是一种用于数据交换的轻量级文本格式，广泛用于Web应用程序中。在Python中，我们可以使用内置的`json`模块来处理JSON数据。在处理JSON数据时，双引号是JSON规范中的规定，因此在Python中使用双引号来表示JSON数据是一种良好的实践。
本文将介绍Python中如
原创
2023-10-22 05:50:17
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使用python脚本按照年月日生成多级目录，创建的目录可以将系统生成的日志文件放入其中，方便查阅，代码如下：关于日期时间的其他知识点想要指定到時分秒的話可以搞成這樣還有就是，如果想要拿到今天的年，月，日 也是很簡單的說做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的
可以保存为二进制文件，也可以保存为文本文件：保存为二进制文件（.npy / .npz）
numpy.savenumpy.saveznumpy.savez_compressed保存到文本文件
numpy.savetxtnumpy.loadtxt在经常性的读取大量的数值文件时（比如深度学习训练数据），可以考虑将数据存为Numpy格式，然后直接使用Numpy去读取，速度比转化前快很多。保存为
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2024-10-13 16:55:04
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