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  • Python读取JSON文件

    万次阅读 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

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  • python读取json文件

    万次阅读 2018-12-12 16:35:53
    json文件如下: [{ “fontFamily”: “微软雅黑”, “fontSize”: 12, “BaseSettings”:{ “font”:1, “size”:2 } } { “fontFamily”: “微黑”, “fontSize”: 22, “BaseSettings”:{ “font”:2, “size”:3 ...

    json文件如下:
    [{
    “fontFamily”: “微软雅黑”,
    “fontSize”: 12,
    “BaseSettings”:{
    “font”:1,
    “size”:2
    }
    }
    {
    “fontFamily”: “微黑”,
    “fontSize”: 22,
    “BaseSettings”:{
    “font”:2,
    “size”:3
    }
    }]

    import json
    
    def loadFont():
        f = open("Settings.json", encoding='utf-8')  //设置以utf-8解码模式读取文件,encoding参数必须设置,否则默认以gbk模式读取文件,当文件中包含中文时,会报错
        setting = json.load(f)
        family = setting[0]['BaseSettings']['size']   //注意多重结构的读取语法
        size = setting['fontSize']   
        return family
    
    t = loadFont()
    
    print(t)
    
    展开全文
  • Python 读取json文件

    2018-07-27 10:30:35
    创建json文件: 1 { 2 "fontFamily": "微软雅黑", 3 "fontSize": 12, 4 "BaseSettings":{ 5 "font"...读取json文件: 1 import json 2 3

    创建json文件:

    复制代码

    1 {
    2     "fontFamily": "微软雅黑",
    3     "fontSize": 12,
    4     "BaseSettings":{
    5         "font":1,
    6         "size":2
    7                    }
    8 }

    复制代码

    读取json文件:

    复制代码

     1 import json
     2 
     3 def loadFont():
     4     f = open("Settings.json", encoding='utf-8')  //设置以utf-8解码模式读取文件,encoding参数必须设置,否则默认以gbk模式读取文件,当文件中包含中文时,会报错
     5     setting = json.load(f)
     6     family = setting['BaseSettings']['size']   //注意多重结构的读取语法
     7     size = setting['fontSize']   
     8     return family
     9 
    10 t = loadFont()
    11 
    12 print(t)
    
    结果:
    2
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  • Python读取json文件

    千次阅读 2018-07-04 09:52:26
    Microsoft Academic Graph在Open Academic上的数据是以json格式存储的,但是下载下的文件是txt文件。是将这些数据将json数据处理,还是当做文本数据用split一点点处理,就是一个需要考虑的问题。 因为 ...

    Microsoft Academic Graph在Open Academic上的数据是以json格式存储的,但是下载下的文件是txt文件。是将这些数据将json数据处理,还是当做文本数据用split一点点处理,就是一个需要考虑的问题。

    因为之前没有处理过json格式的数据,所以直接尝试了split。事实证明处理起来太麻烦了,于是辗转搜了搜网上的资料,觉得这篇知乎专栏讲的很好:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27917664 。于是开始按照json格式读取数据:

    import json
    
    with open('J:\论文合作网络数据\MAG data\mag_papers_0\mag_papers_0.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            d = json.loads(line)
            y = d['year']
            print(y)

    要读取什么字段的数据真的很方便。在读取文件的时候,我特别考虑了文件过大可能导致的内存溢出问题,在with下加了一个for循环,至于为什么可以防止内存溢出,可以参考我的这篇博客:https://blog.csdn.net/u010658028/article/details/80880598

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  • python 读取 json文件

    万次阅读 2016-12-12 09:58:09
    本文用的是python 2.7如果我又一个文件1.json内容如下:{ "_id" : "318071578", "avg_cost" : "", "user_id" : "108781651", "stars" : 5, "content" : "够辣够麻 一直会光顾的 推荐!", "shop_id" : ...
  • python 读取json文件

    2018-02-11 09:53:27
    读写文件 try: with open('/black.json') as filein: black_uids = json.loads(filein.read()) users = black_uids.get('uids', []) print 'black:', users except Exception as e: ...
  • Python 读取 Json文件 并统计时间 #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 import time import json json_path = r'D:\temp\1.json' begin_time = time.time() with open(json_path) as load_f: content = ...
  • 使用 python 读取 json 文件

    万次阅读 多人点赞 2017-06-01 17:30:49
    read_json.json:{ "rule":{ "namespace":"strategy", "name":"test_exp_1496234234223400", "version":0, "last_modify_time":1434234236819000, "log_rate":1023300,
  • 用C#创建了一个json文件,发现同事用...python读取json示例 # -*- coding: utf-8 -*- import os import json import sys jsonPath="F:\\eng_哈哈哈.json" uipath = unicode(jsonPath , "utf8") fd = open(uipath,...
  • python读取json文件,并放入Excel

    千次阅读 2018-05-21 15:31:21
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  • Python 读取json文件并转为字典

    万次阅读 2019-09-02 20:05:52
    import json with open("temp.json",'r', encoding='UTF-8') as f: load_dict = json.load(f)
  • 1、首先要下载安装psycopg2包 2.建库建表 create table testdb ...3.读取现有的json文件 def readfile(rpath): with open(rpath, 'r') as load_f: load_dict = json.load(load_f) return...
  • import json #处理json数据 import csv #csv文件 import codecs #编码转换,详情:https://www.cnblogs.com/misswangxing/p/8603529.html 事先考虑好需要爬取存储的数据,定义好csv文件中的字段域 names = ['Time...
  • # -*- coding: utf-8 -*- ...import json import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') filelist=os.listdir('E:\\log\\files\\') for item in filelist: print item newfile=o...
  • python读取Json文件保存为csv格式

    千次阅读 2018-06-03 15:12:46
    load,读取的是整个文件,每个json之间用”,”分割开。此时文件开头”[” ,末尾加”]” loads,写在for循环里面一行一行的读取。每个json之间没有”,”的时候使用 可以使用json在线解析,检验下文件是否合格 json...
  • python读取json文件转成excel

    千次阅读 2018-01-10 22:12:13
    python处理excel有xlwt,openpyxl等,而xlwt只支持excel2003,也就是最多有256列,而openpyxl则支持excel2007以上,最多65536列。下面是两个的程序。xlwt为 import json import xlwt def readFromJson(file): with...
  • def load(): with open('D:\\jiance.geojson') as json_file: data = json.load(json_file) ...代码如上,读取json并load时报错:No JSON object could be decoded 解决方法: 可用Nodepad++将j...
  • Python读取json文件,并转化为字典进行提取字段(出现索引must be int,not str)解决方案 def craw_file(): di_review_keyword=[] for i in range(10): with open('E:\python_py\景区详情\\test\\'+'北京'+'_'+...

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