Get started learning Python with DataCamp's free Intro to Python tutorial. Learn Data Science by completing interactive coding challenges and watching videos by expert instructors. Start Now!
This site is generously supported by DataCamp. DataCamp offers online interactive Python Tutorials for Data Science. Join 11 million other learners and get started learning Python for data science today!
Good news! You can save 25% off your Datacamp annual subscription with the code LEARNPYTHON23ALE25 - Click here to redeem your discount
Сериализация
Python предоставляет встроенные библиотеки JSON для кодирования и декодирования JSON.
В Python 2.5 используется модуль simplejson, тогда как в Python 2.7 используется модуль json. Так как этот интерпретатор использует Python 2.7, мы будем использовать модуль json.
Чтобы использовать модуль json, его сначала нужно импортировать:
import json
Существует два основных формата для данных JSON. Либо в строке, либо в объектной структуре данных. Объектная структура данных в Python состоит из списков и словарей, вложенных друг в друга. Объектная структура данных позволяет использовать методы Python (для списков и словарей) для добавления, перечисления, поиска и удаления элементов из структуры данных. Строковый формат в основном используется для передачи данных в другую программу или загрузки в структуру данных.
Чтобы загрузить JSON обратно в структуру данных, используйте метод "loads". Этот метод принимает строку и преобразует ее обратно в объектную структуру данных json:
import json
print(json.loads(json_string))
Чтобы закодировать структуру данных в JSON, используйте метод "dumps". Этот метод принимает объект и возвращает строку:
import json
json_string = json.dumps([1, 2, 3, "a", "b", "c"])
print(json_string)
Python поддерживает собственный метод сериализации данных под названием pickle (и более быструю альтернативу под названием cPickle).
Вы можете использовать его точно так же.
import pickle
pickled_string = pickle.dumps([1, 2, 3, "a", "b", "c"])
print(pickle.loads(pickled_string))
Exercise-------- Цель этого упражнения — напечатать строку JSON с добавленной парой "Me": 800.
import json
# fix this function, so it adds the given name
# and salary pair to salaries_json, and return it
def add_employee(salaries_json, name, salary):
# Add your code here
return salaries_json
# test code
salaries = '{"Alfred" : 300, "Jane" : 400 }'
new_salaries = add_employee(salaries, "Me", 800)
decoded_salaries = json.loads(new_salaries)
print(decoded_salaries["Alfred"])
print(decoded_salaries["Jane"])
print(decoded_salaries["Me"])
import json
# fix this function, so it adds the given name
# and salary pair to salaries_json, and return it
def add_employee(salaries_json, name, salary):
salaries = json.loads(salaries_json)
salaries[name] = salary
return json.dumps(salaries)
# test code
salaries = '{"Alfred" : 300, "Jane" : 400 }'
new_salaries = add_employee(salaries, "Me", 800)
decoded_salaries = json.loads(new_salaries)
print(decoded_salaries["Alfred"])
print(decoded_salaries["Jane"])
print(decoded_salaries["Me"])
test_output_contains("300")
test_output_contains("400")
test_output_contains("800")
success_msg("Great work!")
This site is generously supported by DataCamp. DataCamp offers online interactive Python Tutorials for Data Science. Join over a million other learners and get started learning Python for data science today!
Sponsors
