使用python解析Json字符串-获取Json字符串关键字_python json取值_**星空**的博客

2. json.dumps()

实现python类型转化为json字符串，返回一个str对象把一个Python对象编码转换成Json字符串

从python原始类型向json类型的转化对照如下：

# json_dumps.py
import json
import chardet
listStr = [1, 2, 3, 4]
tupleStr = (1, 2, 3, 4)
dictStr = {"city": "北京", "name": "大猫"}
json.dumps(listStr)
# '[1, 2, 3, 4]'
json.dumps(tupleStr)
# '[1, 2, 3, 4]'
# 注意：json.dumps() 序列化时默认使用的ascii编码
# 添加参数 ensure_ascii=False 禁用ascii编码，按utf-8编码
# chardet.detect()返回字典, 其中confidence是检测精确度
json.dumps(dictStr)
# '{"city": "\\u5317\\u4eac", "name": "\\u5927\\u5218"}'
chardet.detect(json.dumps(dictStr))
# {'confidence': 1.0, 'encoding': 'ascii'}
print json.dumps(dictStr, ensure_ascii=False)
# {"city": "北京", "name": "大刘"}
chardet.detect(json.dumps(dictStr, ensure_ascii=False))
# {'confidence': 0.99, 'encoding': 'utf-8'}

chardet是一个非常优秀的编码识别模块，可通过pip安装

3. json.dump()

将Python内置类型序列化为json对象后写入文件

# json_dump.py
import json
listStr = [{"city": "北京"}, {"name": "大刘"}]
json.dump(listStr, open("listStr.json","w"), ensure_ascii=False)
dictStr = {"city": "北京", "name": "大刘"}
json.dump(dictStr, open("dictStr.json","w"), ensure_ascii=False)

4. json.load()

读取文件中json形式的字符串元素转化成python类型

# json_load.py
import json
strList = json.load(open("listStr.json"))
print strList
# [{u'city': u'\u5317\u4eac'}, {u'name': u'\u5927\u5218'}]
strDict = json.load(open("dictStr.json"))
print strDict
# {u'city': u'\u5317\u4eac', u'name': u'\u5927\u5218'}

转： https://blog.csdn.net/JustFORfun233/article/details/79513723

https://blog.csdn.net/kaka735/article/details/46009731

json简单说就是javascript中的对象和数组，所以这两种结构就是对象和数组两种结构，通过这两种结构可以表示各种复杂的结构对象：对象在js中表示为{ }括起来的内容，数据结构为 { key：value, key：value, ... }的键值对的结构，在面向对象的语言中，key为对象的属性，value为对应的属性值，所以很容易理解，取值方法为对象.key 获取属性值，这个属性值的...

json 库可以自 字符串 或文件中解析 JSON 。该库解析 JSON 后将其转为 Python 字典或者列表。它也可以转换 Python 字典或列表为 JSON 字符串 。解析 JSON 创建下面包含 JSON 数据的 字符串 json _string = ‘{“first_name”: “Guido”, “last_name”:“Rossum”}’ 它可以被这样解析：import json parsed_ json = json .loads( json _string) 然后它可以像一个常规的字典那样使用 :print(parsed_ json [

我们知道在爬虫的过程中我们对于爬取到的网页数据需要进行解析 ,因为大多数数据是不需要的,所以我们需要进行数据解析 ,常用的数据解析方式有正则表达式,xpath,bs4。这次我们来介绍一下另一个数据解析库– json path,在此之前我们需要先了解一下什么是 json 。欢迎收藏学习，喜欢点赞支持。一、初识 Json JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，它使得人们很容易的进行阅读和编写。同时也方便了机器进行解析和生成。适用于进行数据交互的场景，比如网站前台与后

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。实际案例：在web应用中常用 JSON (JavaScript Object Notation)格式传输数据，例如我们利用Baidu语音识别服务器做语音识别，将本地音频数据post到Baidu语音识别服务器，服务器响应结果为 json 字符串 ： {"corpus_no":"6303355448008565863", "err_mg":"sucess.", "err_n...

什么是 JSON ？ JSON 或JavaScript Object Notation，是一种使用文本存储数据对象的格式。换句话说，它是一种数据结构，将对象用文本形式表示出来。尽管它来源自JavaScript，但它已成为传输对象的实际标准。大多.... JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。 JSON 建构于两种结构： json 是Javascript中的对象和数组中的对象，本质上来讲就是有特定结构的 字符串 ,所以可以通过这两种结构可以表示各种复杂的结构： 1 对象：对象在js中表示为”{}”括起来的内容，数据结构为{key:value, key:value…}... json _str = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}' data = json .loads( json _str) name = data['name'] age = data['age'] city = data['city'] print(name, age, city) 输出结果为： John 30 New York