json无序python

⑴ python中为什么用json有什么作用

今天我也在这个问题上纠结很久。最后才想明白，我来回答下。

网上很多网友总结了json模块的用法，但没说json模块有什么用，干嘛要有这个模块。可能都明白、太简单，觉得没必要说。但作为小白的我不明白，而且在练习使用load()和mp()时遇到错误。

首先纠正，json格式不是字符串。json与python里面的字典是一样的格式。

python的json模块四个方法的作用为：

mps()#把数据转成字符串；
loads()#把字符串符号‘’去掉；
mp(x,f)#将x的内容直接写入f，不改变格式；
load(x,f)#读取f保存为x，同样不改变格式。

重点来了，f = open()下的read()的方法，输出是字符串，wirte()方法的输入也必须是字符串。

结论：因为f=open()下的读写方法都必须是字符串，很不方便。而非字符串的数据大多是json格式，所以就有了json模块。方便读写非字符串的数据。

因为这个目的，json模块的loads()和mps()方法有些鸡肋，还造成困扰，因为明明json不是字符串，干嘛要转成字符串，另外mp()和load()方法表面上和它们不一样。只有明白json模块的目的，才会搞明白。

在python 3.6的说明文档中，把json模块放在了《7.2.文件读写》部分。我也是看到这里才去练习json模块。但出问题，有些糊涂，明白json模块的作用后，才更清楚干嘛把json模块放这里。

小白的浅见，若错误请指教，谢谢。

⑵ python 怎么处理json

json.mps()
该函数可以将简单数据类型（int\float\string\tuple\list\dict\unicode）转换成JSON格式，样例代码如下：
import json

src_data = {"name":"Tacey","age":13,"sex":"male","interst":("Programing","Reading")}

#print repr(src_data)
print json.mps(src_data)

输出如下：
{'interst':('Programing','Reading'),'age':23,'name':'Tacey','sex':'male'}
{"interst":["programing","Reading"],"age":23,"name":"Tacey","sex":mal"}

2、json.loads()
该函数可以将JSON数据转换成Python的简单数据类型，接着上面的代码：
json_data = json.mps(src_data)
print json.loads(json_data)["name"]

输出结果：
Tacey

⑶ cocos修改json文件

1、如何读取和处理json文件中的中文，是修改后的文件不会出现中文乱码；

2、如何将json按照文件中的顺序读取到python的dict中，也就是读取到dict中的时候不会无序的排放，因为这样的话修改后的文件里面的语句顺序会乱，很难看出具体修改了哪里；

⑷ 【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。

⑸ 怎样用python解析json

>>>importjson
>>>data={"spam":"foo","parrot":42}
>>>in_json=json.mps(data)#Encodethedata
>>>in_json
'{"parrot":42,"spam":"foo"}'
>>>json.loads(in_json)#DecodeintoaPythonobject
{"spam":"foo","parrot":42}

⑹ python中如何遍历json数组

1、创建python文件，testjson.py；

⑺ python数据结构json

simplejson 是不错的库，跟json标准库一样

simplejson.loads()#json==>dict
simplejson.mps()#dict==>json

importsimplejsonasjson
>>>printjson.mps({"name":"ILOVE爆头"})
{"name":"ILOVEu7206u5934"}
>>>printjson.loads('{"name":"ILOVEu7206u5934"}')["name"]
ILOVE爆头
>>>printjson.loads('{"name":"ILOVE爆头"}')["name"]
ILOVE爆头
>>>printjson.mps({"name":"ILOVE爆头","age":22},sort_keys=True,indent="")
{
"age":22,
"name":"ILOVEu7206u5934"
}

可以加Q联系：1126918258

⑻ 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)

⑼ py3笔记8：json结构的校验

python中使用json模块实现python对象与json的转换

要处理的是文件而不是字符串，你可以使用 json.mp() 和 json.load() 来编码和解码JSON数据

Json Schema 是一个用于验证Json数据结构的强大工具
使用范围： 接口测试中数据值校验、数据类型校验、json数据结构校验
官网： https://json-schema.org/understanding-json-schema/conventions.html
安装: pip install jsonschema

type 关键字是json模式的基础，指定架构的数据类型：string、number、object、array、boolean、null

object关键字,在python中对应的是dict类型

数组属性array，用于有序元素
在python中,array类似于list或tuple

在Json,通常有2种方式验证
1. 列表验证： 任意长度的序列，其中每个元素匹配相同的模式
2. 元组验证： 一个固定长度的序列，其中每个项目可能具有不同的模式

1. 列表验证

2. 元组验证
针对每一个元素解释说明，默认校验schema中设置的前n项
将items关键字设置成一个数组, 其中每个项目都是一个与文档数组的每个索引相对应的模式,
也就是一个数组, 第一个元素模式验证输入数组的第一个元素. 第二个元素模式验证输入数组的第二个元素

例如, 在以下的模式, anyOf关键字用于表示给定值可能对任何给定的子模式有效。第一个子模式需要一个最大长度为5的字符串。第二个子模式需要一个最小值为0的数字。只要一个值对这些模式中的任何一个进行验证,它就被认为整个组合模式有效。
{ ‘anyOf’: [ {‘type’: ‘string’, ‘maxLength’: 5}, {‘type’:’string’, ‘minimum’: 0 }]}

用于组合模式的关键字是:

该$schema关键字用于声明JSON片段实际上是JSON模式的一部分。它还声明了针对该模式编写的JSON Schema标准的哪个版本。

建议所有JSON模式都有一个$schema条目，该条目必须位于根目录下。因此，大多数情况下，您需要在架构的根目录下：

⑽ python中处理json数据，谢谢！！

亲测 楼上的答案完全正确
小建议：排序那里不用转成列表，字典可以直接排序：
print sorted(result.items(), key=lambda x:x[1],reverse=True)[:5]