load_dict = json.load(load_f)
temp = load_dict['shapes']
for i in reversed(range(len(temp))):
a = temp[i]['label']
if (a == 'label_2' or a=='label_1' or a== 'label_3'):
#print(temp[i])
del temp[i]
#load_f.write(load_dict)
#load_f.close()
#load_dict = json.dumps(load_dict, indent=2)
with open(file,'w') as load_f:
json.dump(load_dict, load_f, indent=4)
#file.write(load_dict)
import osimport jsonfor file in os.listdir("./"): if file.endswith(".json"): with open(file,'rb') as load_f: load_dict = json.load(load_f) temp = load_dict['shapes'] for i in reversed(range(len(temp))): .
python
代码批量修改
Label
me标注的
json
文件：删除标签
代码参考：https://blog.csdn.net/Sharonnn_/article/details/124365542
创建自己的数据集时，不打算分割名"thread"的对象，因此要删除thread对象的标签。但是在
label
me软件中，右侧的
label
list类别是不能改动的，那么解决方案就是对.
json
文件中的"shapes"中"
label
"为要删除标注对应的shape全部删除，此方法能够批量操作.
json
文件，
处理
速度很快
python
批量修改
label
me（COCO）标注的
json
文件的
label
标签名称
在深度学习的实践中，使用
label
me标注软件标注好数据集之后，如果标签的名称标注错误或者需要修改，庞大的数据量依靠人工修改是一项庞大的工作量，这时可以参考以下代码，轻松帮你解决标签名称问题，并且适合大批量修改。
这是使用
label
me标注好的
json
格式文件的信息：
需要实现的是修改
label
标签，这里是“photovoltaics”。它在这里的位置是一个字典下的shapes键的键
值
，shapes键
值
是一个列表，列表的
你现在只需要取到itemstring 这个字段下的
值
。其他的都不要！
思路就是：
字符串
是个
json
格式（或转为
json
格式），然后str转为字典dict，然后循环遍历按照key来取
值
。
你的data是个字典 然后item_list是data的Key ，item_list是个数组，这个里面的数组中的每个元素都是一个字典。
因此就是dict多级路径按key取
值
。
# 多级目录提取-dict
print(type(response))
print(type(response.text))
result =
json
.loa
前言： 关于Java从Map中删除元素的使用，可以使用删除单个元素的事实Map.remove。示例：初始化一个Map对象Map<Integer, String> map = new HashMap<>();
map.put(1, "value 1");
map.put(2, "value 2");
map.put(3, "value 3");
map.put(4, "v...
目前最新的
Python
解析
JSON
字符串
的库是
Python
标准库中的
json
库，它可以将
JSON
字符串
转换为
Python
对象，也可以将
Python
对象转换为
JSON
字符串
。使用方法如下：
```
python
import
json
# 将
JSON
字符串
转换为
Python
对象
json
_str = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'
python
_obj =
json
.loads(
json
_str)
# 将
Python
对象转换为
JSON
字符串
python
_obj = {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}
json
_str =
json
.dumps(
python
_obj)
除了
json
库，还有一些第三方库也可以解析
JSON
字符串
，例如：simple
json
、u
json
、dem
json
等。
