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Python 处理 JSON 数据的方法有以下几种:
- 使用 json 库:Python 内置的 json 库可以用于解码 JSON 数据并将其转换为 Python 对象,或者将 Python 对象编码为 JSON 数据。可以使用 json.loads() 函数将 JSON 字符串转换为 Python 对象,使用 json.dumps() 函数将 Python 对象转换为 JSON 字符串。
import json
# 解码 JSON 数据
json_str = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'
data = json.loads(json_str)
print(data) # 输出:{'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}
# 编码 Python 对象为 JSON 数据
data = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}
json_str = json.dumps(data)
print(json_str) # 输出:{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}
- 使用 requests 库:requests 库是 Python 中常用的 HTTP 库,可以用于发送 HTTP 请求并获取 JSON 数据。可以使用 requests.get() 或 requests.post() 等方法发送 HTTP 请求,然后使用 response.json() 方法获取响应的 JSON 数据。
import requests
url = 'https://api.example.com/data'
response = requests.get(url)
data = response.json()
print(data)
- 使用 pandas 库:pandas 库是 Python 中用于数据处理和分析的强大库,可以用于读取、写入和处理 JSON 数据。可以使用 pandas.read_json() 函数读取 JSON 文件或字符串,并将其转换为 DataFrame 对象。
import pandas as pd
# 从 JSON 文件读取数据
data = pd.read_json('data.json')
print(data)
# 从 JSON 字符串读取数据
json_str = '[{"name": "John", "age": 30}, {"name": "Amy", "age": 25}]'
data = pd.read_json(json_str)
print(data)
这些是 Python 处理 JSON 数据的常用方法,根据具体的需求选择适合的方法进行处理。
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