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  • python读取json文件的方式汇总
    千次阅读
    2022-01-18 16:02:38

    该博客持续更新……

    使用python读取json文件

    # 数据路径
    path = "C:\\data.json"
    # 读取文件数据
    with open(path, "r") as f:
        row_data = json.load(f)
    # 读取每一条json数据
    for d in row_data:
        print(d)
    

    使用python流式读取json.gz文件

    import gzip
    import json
    # 数据路径
    path = "C:\\data.json.gz"
    # 流式读取函数
    def parse(path):
        g = gzip.open(path, 'rb')
        for l in g:
            yield json.loads(l)
    # 读取每条数据
    for d in parse(path):
        print(d)
    
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  • Python读取json文件

    千次阅读 2021-11-09 17:25:01
    文章目录一、JSON文件二、读取JSON数据 一、JSON文件 准备一个json文档数据,把对应的参数添加至此json文件下,通过python去获取对应的数据 代码如下(示例): { "item": [ { "requests": { "url": "",


    一、JSON文件

    准备一个json文档数据,把对应的参数添加至此json文件下,通过python去获取对应的数据

    代码如下(示例):

    {
              "item":
                      [
                        {
                          "requests":
                          {
                            "url": "",
                            "body":
                            {
                              
                              "isWindow": 0,
                              "logoUrl": "",
                              "name": "new2",
                              "router": "",
                              "sort": 0,
                              "systemId": 0,
                              "useType": 0
                            }
                          },
                          "response":
                                  [
                                    {"code":"200"}
                                  ]
                        },
                        {
                          "requests":
                          {
                            "url": "",
                            "body":
                            {
                              
                              "isWindow": 0,
                              "logoUrl": "",
                              "name": "new6",
                              "router": "",
                              "sort": 0,
                              "systemId": 0,
                              "useType": 1
                            }
                          },
                          "response":
                                  [
                                    {"code":"200"}
                                  ]
                        },
                        {
                          "requests":
                          {
                            "url": "",
                            "body":
                            {
                             
                              "isWindow": 0,
                              "logoUrl": "",
                              "name": "new8",
                              "router": "",
                              "sort": 0,
                              "systemId": 0,
                              "useType": 0
                            }
                          },
                          "response":
                                  [
                                    {"code":"200"}
                                  ]
                        }
                      ]
    }
    

    二、读取JSON数据

    代码如下(示例):

    import json
    import pprint
    
    class Read():
        def read_json(self):
            return json.load(open('app_json.json','r',encoding="utf-8"))['item']
    
    read = Read()
    # print(read)
    pprint.pprint(read.read_json())
    
    
    输出结果:
    [{'requests': {'body': {
                            'isWindow': 0,
                            'logoUrl': '',
                            'name': 'new2',
                            'router': '',
                            'sort': 0,
                            'systemId': 0,
                            'useType': 0},
                   'url': ''},
      'response': [{'code': '200'}]},
     {'requests': {'body': {
                            'isWindow': 0,
                            'logoUrl': '',
                            'name': 'new6',
                            'router': '',
                            'sort': 0,
                            'systemId': 0,
                            'useType': 1},
                   'url': ''},
      'response': [{'code': '200'}]},
     {'requests': {'body': {
                            'isWindow': 0,
                            'logoUrl': '',
                            'name': 'new8',
                            'router': '',
                            'sort': 0,
                            'systemId': 0,
                            'useType': 0},
                   'url': ''},
      'response': [{'code': '200'}]}]
    
    
    展开全文
  • python读取json文件

    千次阅读 2020-05-18 15:50:03
    Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码,它包含了两个函数: json.dumps():对数据进行编码。 json.loads():对数据进行解码。 (2)如果你要处理的是文件而不是字符串,你可以使用json.dump()和...

    一、基础

    (1)字符串处理

    JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于ECMAScript的一个子集。

    Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码,它包含了两个函数:

    • json.dumps(): 对数据进行编码。
    • json.loads(): 对数据进行解码。

    (2)如果你要处理的是文件而不是字符串,你可以使用 json.dump() 和 json.load() 来编码和解码JSON数据。例如:

    # 写入 JSON 数据 
    with open('data.json', 'w') as f: 
    json.dump(data, f)
     # 读取数据
     with open('data.json', 'r') as f: 
    data = json.load(f)

    二、实例,爬取的json文件有时候是多个json对象串联。

    (1)格式1:{}{}{}{}

    仅当您的JSON对象背对背写到文件中且中间没有换行符时,才使用此选项。

    A.Json
    内容格式:{}{}{}{}{}{}
    
    
    Read.py
    from json import JSONDecoder
    from functools import partial
    # 解析{}{}{}的函数。
    def json_parse(fileobj, decoder=JSONDecoder(), buffersize=2048):
        buffer = ''
        for chunk in iter(partial(fileobj.read, buffersize), ''):
             buffer += chunk
             while buffer:
                 try:
                     result, index = decoder.raw_decode(buffer)
                     yield result
                     buffer = buffer[index:].lstrip()
                 except ValueError:
                     # Not enough data to decode, read more
                     Break
    If __name__ =’__main__’:
    	# data_list = []
        # filename就是A.json
    	with open('yourfilename', 'r') as infh:
        		for data in json_parse(infh):
    			Print(data)
            			

    (2) 格式2

    {}

    {}

    {}

    如果JSON文件中对象{}和其他对象{}有换行符,并且每个JSON对象都限于一行。

    A.JSON

    内容格式为:

    {}

    {}

    {}

    则可以用以下方式处理:

    A.JSON
    
    内容格式为:
    
    {}
    
    {}
    
    {}
    
    
    Read.py
    import json
    
    data = []
    # file就是上边的A.JSON文件
    with open('file') as f:
        for line in f:
            data.append(json.loads(line))

    参考资料:

    A、https://docs.python.org/3/library/json.html

    B、https://stackoverflow.com/questions/12451431/loading-and-parsing-a-json-file-with-multiple-json-objects/12451465#12451465

    C、https://stackoverflow.com/questions/21708192/how-do-i-use-the-json-module-to-read-in-one-json-object-at-a-time/21709058#21709058

    展开全文
  • Python读取JSON文件

    万次阅读 多人点赞 2019-07-01 15:59:57
    教程前面章节曾介绍过 JSON 格式的数据,这种格式的数据通常会被转换为Python的 list 列表或 dict 字典。本节展示的是世界各国历年 GDP 总和,数据来源于https://datahub.io网站。数据格式如下: [{"Country Code":...

    前言

    本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。

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    教程前面章节曾介绍过 JSON 格式的数据,这种格式的数据通常会被转换为 Python 的 list 列表或 dict 字典。本节展示的是世界各国历年 GDP 总和,数据来源于 https://datahub.io 网站。数据格式如下:

    [{"Country Code":"ARB","Country Name":"Arab World",

    "Value":25760683041.0857,"Year":1968},

    {"Country Code:"ARB", "country Name":"Arab World",

    "Value":28434203615.4829, "Year":1969},

    ...

    ]

    上面的 JSON 格式数据被保存在方括号内,这些数据将会被转换为 Python 的 list 列表,而 list 列表的每个元素将会是一个 dict 对象。

    使用 Python 的 json 模块读取 JSON 数据非常简单,只要使用 load() 函数加载 JSON 数据即可。下面程序示范了读取 2016 年中国的 GDP 值:

    上面程序中,第 6 行代码调用 json 模块的 load() 函数加载 JSON 数据,该函数将会返回一个 list 列表,接下来程序遍历该 list 列表即可访问到指定年份、指定国家的 GDP 值。

    运行上面程序,可以看到如下输出结果:

    China 11199145157649.2

    在掌握了使用 json 模块读取这份 JSON 数据的方法之后,接下来我们将会从中读取从 2001 年到 2016 年中国、美国、日本、俄罗斯、加拿大这 5 个国家的 GDP 数据,并使用柱状图进行对比。

    下面程序将会使用 Matplotlib 生成柱状图来展示这 5 个国家的 GDP 数据:

    本程序的重点其实在于前半部分代码,这部分代码控制程序从 JSON 数据中只读取中国、美国、日本、俄罗斯、加拿大这 5 个国家的数据,且只读取从 2001 年到 2016 年的 GDP 数据,因此程序处理起来稍微有点麻烦(程序先以年份为 key 的 dict(如程序中 country_gdps 列表的元素所示)来保存各国的 GDP 数据。

    但由于 Matplotlib 要求被展示数据是 list 列表,因此上面程序中的第 26、28 两行代码使用循环依次读取从 2001 年到 2016 年的 GDP 数据,并将这些数据添加到 country_gdp_list 列表的元素中。这样就把 dict 形式的 GDP 数据转换成 list 形式的 GDP 数据。

    上面程序中的第 35、37 两行代码采用循环添加了 5 组柱状图,接下来程序还在中国、美国的条柱上绘制了 GDP 值。

    运行上面程序,可以看到如图 1 所示的柱状图。

    图 1 从 2001 年到 2016 年各国GDP 对比柱状图

    如果通过 https://datahub.io 网站下载了世界各国人口数据,就可以计算出以上各国的人均 GDP。下面程序会使用 Pygal 来展示世界各国的人均 GDP 数据。

    上面程序中,第 11 行代码加载了一份新的关于人口数据的 JSON 文件,这样程序即可通过该文件获取世界各国历史的人口数据。第 28 行代码使用 GDP 总值除以该国的人口数量,这样就可以得到该国的人均 GDP。

    此程序的后半部分代码创建了 pygal.Bar 对象,并使用循环为该对象添加了各国人均 GDP 数据,这样该柱状图就可以展示各国的人均 GDP 值。

    运行上面程序,可以看到如图 2 所示的柱状图。

    图 2 从 2001 年到 2016 年各国人均 GDP 对比柱状图

    展开全文
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