python引入jsonresponse

A. 介面返回的json報文怎麼用python解析

importjson
obj=json.loads('你返回的JSON字元串')

比JAVA簡單多了。obj是一個字典對象。

B. 如何使用 Python 得到網頁返回正確的 Json 數據

1.Request
Header
里最好加上
Content-Type:
application/x-www-form-urlencoded;
charset=UTF-8
2.
使用
Post
，個人覺得應該是
requests.post('x.api',data
=
json.mps(datas),headers
=
header)
3.
得到的
Response
也用
json.loads(response.txt)比較保險吧

C. 如何在scrapy框架下用python爬取json文件

生成Request的時候與一般的網頁是相同的，提交Request後scrapy就會下載相應的網頁生成Response，這時只用解析response.body按照解析json的方法就可以提取數據了。代碼示例如下（以京東為例，其中的parse_phone_price和parse_commnets是通過json提取的，省略部分代碼）：

# -*- coding: utf-8 -*-
 
from scrapy.spiders import Spider, CrawlSpider, Rule
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from jdcom.items import JdPhoneCommentItem, JdPhoneItem
from scrapy import Request
from datetime import datetime
import json
import logging
import re
 
logger = logging.getLogger(__name__)
 
 
class JdPhoneSpider(CrawlSpider):
    name = "jdPhoneSpider"
    start_urls = ["http://list.jd.com/list.html?cat=9987,653,655"]
 
    rules = (
        Rule(
            LinkExtractor(allow=r"list\.html\?cat\=9987,653,655\&page\=\d+\&trans\=1\&JL\=6_0_0"),
            callback="parse_phone_url",
            follow=True,
        ),
    )
 
    def parse_phone_url(self, response):
        hrefs = response.xpath("//div[@id='plist']/ul/li/div/div[@class='p-name']/a/@href").extract()
        phoneIDs = []
        for href in hrefs:
            phoneID = href[14:-5]
            phoneIDs.append(phoneID)
            commentsUrl = "http://sclub.jd.com/proctpage/p-%s-s-0-t-3-p-0.html" % phoneID
            yield Request(commentsUrl, callback=self.parse_commnets)
 
    def parse_phone_price(self, response):
        phoneID = response.meta['phoneID']
        meta = response.meta
        priceStr = response.body.decode("gbk", "ignore")
        priceJson = json.loads(priceStr)
        price = float(priceJson[0]["p"])
        meta['price'] = price
        phoneUrl = "http://item.jd.com/%s.html" % phoneID
        yield Request(phoneUrl, callback=self.parse_phone_info, meta=meta)
 
    def parse_phone_info(self, response):  
        pass
 
    def parse_commnets(self, response):
 
        commentsItem = JdPhoneCommentItem()
        commentsStr = response.body.decode("gbk", "ignore")
        commentsJson = json.loads(commentsStr)
        comments = commentsJson['comments']
 
        for comment in comments:
            commentsItem['commentId'] = comment['id']
            commentsItem['guid'] = comment['guid']
            commentsItem['content'] = comment['content']
            commentsItem['referenceId'] = comment['referenceId']
            # 2016-09-19 13:52:49  %Y-%m-%d %H:%M:%S
            datetime.strptime(comment['referenceTime'], "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
            commentsItem['referenceTime'] = datetime.strptime(comment['referenceTime'], "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
 
            commentsItem['referenceName'] = comment['referenceName']
            commentsItem['userProvince'] = comment['userProvince']
            # commentsItem['userRegisterTime'] = datetime.strptime(comment['userRegisterTime'], "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
            commentsItem['userRegisterTime'] = comment.get('userRegisterTime')
            commentsItem['nickname'] = comment['nickname']
            commentsItem['userLevelName'] = comment['userLevelName']
            commentsItem['userClientShow'] = comment['userClientShow']
            commentsItem['proctColor'] = comment['proctColor']
            # commentsItem['proctSize'] = comment['proctSize']
            commentsItem['proctSize'] = comment.get("proctSize")
            commentsItem['afterDays'] = int(comment['days'])
            images = comment.get("images")
            images_urls = ""
            if images:
                for image in images:
                    images_urls = image["imgUrl"] + ";"
            commentsItem['imagesUrl'] = images_urls
        yield commentsItem
 
        commentCount = commentsJson["proctCommentSummary"]["commentCount"]
        goodCommentsCount = commentsJson["proctCommentSummary"]["goodCount"]
        goodCommentsRate = commentsJson["proctCommentSummary"]["goodRate"]
        generalCommentsCount = commentsJson["proctCommentSummary"]["generalCount"]
        generalCommentsRate = commentsJson["proctCommentSummary"]["generalRate"]
        poorCommentsCount = commentsJson["proctCommentSummary"]["poorCount"]
        poorCommentsRate = commentsJson["proctCommentSummary"]["poorRate"]
        phoneID = commentsJson["proctCommentSummary"]["proctId"]
 
        priceUrl = "http://p.3.cn/prices/mgets?skuIds=J_%s" % phoneID
        meta = {
            "phoneID": phoneID,
            "commentCount": commentCount,
            "goodCommentsCount": goodCommentsCount,
            "goodCommentsRate": goodCommentsRate,
            "generalCommentsCount": generalCommentsCount,
            "generalCommentsRate": generalCommentsRate,
            "poorCommentsCount": poorCommentsCount,
            "poorCommentsRate": poorCommentsRate,
        }
        yield Request(priceUrl, callback=self.parse_phone_price, meta=meta)
 
        pageNum = commentCount / 10 + 1
        for i in range(pageNum):
            commentsUrl = "http://sclub.jd.com/proctpage/p-%s-s-0-t-3-p-%d.html" % (phoneID, i)
            yield Request(commentsUrl, callback=self.parse_commnets)

D. 如何在scrapy框架下用python爬取json文件

如果是scrapy 看下面代碼。
def parse(self, response):
jsonresponse = json.loads(response.body_as_unicode())
item = MyItem()
item["firstName"] = jsonresponse["firstName"]
return item

E. python3 如果取json內容,謝謝

JSON(JavaScript Object Notation) 是一種輕量級的數據交換格式。它基於ECMAScript的一個子集。 JSON採用完全獨立於語言的文本格式，但是也使用了類似於C語言家族的習慣(包括C、C++、Java、JavaScript、Perl、Python等)。這些特性使JSON成為理想的數據交換語言。易於人閱讀和編寫，同時也易於機器解析和生成(一般用於提升網路傳輸速率)。

JSON在python中分別由list和dict組成。

這是用於序列化的兩個模塊：

• json: 用於字元串和python數據類型間進行轉換

• pickle： 用於python特有的類型和python的數據類型間進行轉換

Json模塊提供了四個功能：mps、mp、loads、load

pickle模塊提供了四個功能：mps、mp、loads、load

json mps把數據類型轉換成字元串 mp把數據類型轉換成字元串並存儲在文件中 loads把字元串轉換成數據類型 load把文件打開從字元串轉換成數據類型

json是可以在不同語言之間交換數據的，而pickle只在python之間使用。json只能序列化最基本的數據類型，josn只能把常用的數據類型序列化（列表、字典、列表、字元串、數字、），比如日期格式、類對象！josn就不行了。而pickle可以序列化所有的數據類型，包括類，函數都可以序列化。

F. python中為什麼用json有什麼作用

今天我也在這個問題上糾結很久。最後才想明白，我來回答下。

網上很多網友總結了json模塊的用法，但沒說json模塊有什麼用，幹嘛要有這個模塊。可能都明白、太簡單，覺得沒必要說。但作為小白的我不明白，而且在練習使用load()和mp()時遇到錯誤。

首先糾正，json格式不是字元串。json與python裡面的字典是一樣的格式。

python的json模塊四個方法的作用為：

mps()#把數據轉成字元串；
loads()#把字元串符號『』去掉；
mp(x,f)#將x的內容直接寫入f，不改變格式；
load(x,f)#讀取f保存為x，同樣不改變格式。

重點來了，f = open()下的read()的方法，輸出是字元串，wirte()方法的輸入也必須是字元串。

結論：因為f=open()下的讀寫方法都必須是字元串，很不方便。而非字元串的數據大多是json格式，所以就有了json模塊。方便讀寫非字元串的數據。

因為這個目的，json模塊的loads()和mps()方法有些雞肋，還造成困擾，因為明明json不是字元串，幹嘛要轉成字元串，另外mp()和load()方法表面上和它們不一樣。只有明白json模塊的目的，才會搞明白。

在python 3.6的說明文檔中，把json模塊放在了《7.2.文件讀寫》部分。我也是看到這里才去練習json模塊。但出問題，有些糊塗，明白json模塊的作用後，才更清楚幹嘛把json模塊放這里。

小白的淺見，若錯誤請指教，謝謝。

G. 如何使用 Python 得到網頁返回正確的 Json 數據

importjson
importrequests

defdemo():
url='http://api.demo.com'
params={
...
}
r=requests.get(url,params=params)
doc=json.loads(r.text)
print(doc）#這里doc就已經是轉換為pythondict的json數據了

H. python requests.post返回json()報錯

①GET

# -*- coding:utf-8 -*-

import requests

def get(url, datas=None):
response = requests.get(url, params=datas)
json = response.json()
return json

註：參數datas為json格式

②POST
# -*- coding:utf-8 -*-

import requests

def post(url, datas=None):
response = requests.post(url, data=datas)
json = response.json()
return json
註：參數datas為json格式

I. 如何在python代碼中引用json格式

使用json模塊
直接使用import json的時候就可以了