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pythonjson.dumps中⽂编码Python版本： 2.7#coding=utf-8import jsondic = {"a":"中国"}print dic# {'a': '\xe4\xb8\xad\xe5\x9b\xbd'}print print json.dumps(dic)#{"a": "\u4e2d\u56fd"}print json.dumps(dic,ensure_ascii=False)#{"a": "中国"}⾸⾏#coding=utf-8，表⽰⽂件内容以utf-8编码，因此print dic的输出结果就是utf-8编码的结果： {'a': '\xe4\xb8\xad\xe5\x9b\xbd'} json.dumps 进⾏序列化时，默认使⽤ascii编码， print json.dumps(dic)输出unicode编码的结果： {"a": "\u4e2d\u56fd"}json.dumps(dic,ensure_ascii=False)，不使⽤ascii编码，输出结果为：{"a": "中国"}但是有时也碰到 json.dumps(m,ensure_ascii=False)之后依旧是乱码的格式，可采取下⾯⽅式处理：#coding=utf-8import jsondic = {"a":"中国"}print json.dumps(dic,ensure_ascii=False).decode("utf-8").encode("gb2312") #{"a":"中国"}在Python2.7内部，字符串⼀般有两种类型：unicode和str（str为字节码，会根据某种编码【⽂件开头可通过#coding=XXX⽅式指定】⽅式把字符串转成⼀个个字节，unicode则是⽤unicode编码的字符串。
字符串转字典的3种方法转换字符串为字典是一种比较常见的操作，它允许我们使用同一个代码处理多个不同的数据结构。
在Python中，可以使用多种方法来将字符串转换为字典，这些技术不仅可以提高代码的效率，而且可以减少容易出错的编码量，这对编码者而言实用又实惠。
本文将详细介绍三种使用Python来将字符串转换成字典的方法，分别是json.loads()、ast.literal_eval()和eval()函数。
首先，介绍json.loads()函数。
此函数用于解析JSON格式的字符串，它可以将JSON字符串转换成Python字典。
它接收有效的JSON 字符串作为参数，并返回一个字典。
例如：```import jsonjson_string = {ame John age 30, city New Yorkdictionary = json.loads(json_string)print(dictionary)# Output: {name John age 30, city New York}```其次，介绍ast.literal_eval()函数。
这个函数用于解析字符串，它可以将合法的Python表达式转换成字典。
它接收一个字符串作为参数，并返回一个字典。
例如：```import aststring =ame John age 30, city New York}dictionary = ast.literal_eval(string)print(dictionary)# Output: {name John age 30, city New York}```最后，介绍eval()函数。
这个函数也用于解析字符串，它也可以将合法的Python表达式转换成字典。
它接受一个字符串作为参数，并返回一个字典。
但是，不像ast.literal_eval()函数，eval()函数允许它接受任何合法的Python表达式而不仅仅是字典，这意味着它可以接受更复杂的表达式，但是它也比ast.literal_eval()函数更加危险，因为它允许用户传入恶意的代码。
JSON金手指使用方法1. 什么是JSON金手指JSON金手指是一个用于处理JSON数据的工具库，它提供了一系列的函数和方法，可以简化对JSON数据的操作和处理。
无论是解析JSON数据、创建JSON对象，还是对JSON数据进行增删改查等操作，JSON金手指都能提供便捷的解决方案。
2. JSON金手指的安装要使用JSON金手指，首先需要安装它。
可以通过以下命令在Python中安装JSON 金手指：pip install json-golden-finger3. JSON金手指的基本用法3.1 导入JSON金手指在使用JSON金手指之前，需要先导入它。
可以使用以下代码将JSON金手指导入到Python脚本中：import json_golden_finger as jgf3.2 解析JSON数据要解析JSON数据，可以使用JSON金手指提供的parse函数。
该函数接受一个JSON字符串作为参数，并返回一个对应的Python对象。
json_str = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'data = jgf.parse(json_str)print(data)上述代码会输出解析后的Python对象：{'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}3.3 创建JSON对象要创建一个JSON对象，可以使用JSON金手指提供的create函数。
该函数接受一个字典作为参数，并返回一个对应的JSON字符串。
data = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}json_str = jgf.create(data)print(json_str)上述代码会输出创建的JSON字符串：{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}3.4 获取JSON对象的值要获取JSON对象中的某个值，可以使用JSON金手指提供的get函数。
python⽂件读写操作读⽂件打开⼀个⽂件⽤open()⽅法(open()返回⼀个⽂件对象，它是可迭代的)：>>> f = open('test.txt', 'r')r表⽰是⽂本⽂件，rb是⼆进制⽂件。
（这个mode参数默认值就是r）如果⽂件不存在，open()函数就会抛出⼀个IOError的错误，并且给出错误码和详细的信息告诉你⽂件不存在：>>> f=open('test.txt', 'r')Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'test.txt'⽂件使⽤完毕后必须关闭，因为⽂件对象会占⽤操作系统的资源，并且操作系统同⼀时间能打开的⽂件数量也是有限的>>> f.close()由于⽂件读写时都有可能产⽣IOError，⼀旦出错，后⾯的f.close()就不会调⽤。
所以，为了保证⽆论是否出错都能正确地关闭⽂件，我们可以使⽤try ... finally来实现：try:f = open('/path/to/file', 'r')print(f.read())finally:if f:f.close()但是每次都这么写实在太繁琐，所以，Python引⼊了with语句来⾃动帮我们调⽤close()⽅法：with open('/path/to/file', 'r') as f:print(f.read())python⽂件对象提供了三个“读”⽅法： read()、readline() 和 readlines()。
pythonjson格式参数遍历所有key、value及替换key对于的value1.对于接⼝⾃动化测试，⼀般接⼝以json形式发送返回，往往我们就需要遍历json⽂件中所有key，value以及修改替换key对于的value。
例如json发送/接收的⽂件：SendRegisterVerificationCodejson_txt = """{"header":{"funcNo": "IF010002","opStation": "11.11.1.1","appId": "aaaaaa","deviceId": "kk","ver":"wx-1.0","channel": "4"},"payload": {"mobileTel": "138********"}}"""需要查找所有的报⽂中的key，value，这个json是字典包含字典的形式，如遍历字典后，依旧含有 key对应的value值是字典，需要继续遍历，此时需要⽤递归进⾏处理代码如下:1import json2#json⽂件发送形式3 SendRegisterVerificationCodejson_txt = """4{5 "header":{6 "funcNo": "IF010002",7 "opStation": "11.11.1.1",8 "appId": "aaaaaa",9 "deviceId": "kk",10 "ver":"wx-1.0",11 "channel": "4"12 },13 "payload": {14 "mobileTel": "138********"15 }16}17"""18 date_json = json.loads(SendRegisterVerificationCodejson_txt)19print(date_json)20print("*"*10)21# 发送时，每次需要注册新的⼿机号码，就需要json每次提⽰mobileTel的value进⾏发送22#遍历json⽂件所有的key对应的value23 dic ={}24def json_txt(dic_json):25if isinstance(dic_json,dict): #判断是否是字典类型isinstance 返回True false26for key in dic_json:27if isinstance(dic_json[key],dict):#如果dic_json[key]依旧是字典类型28print("****key--：%s value--: %s"%(key,dic_json[key]))29 json_txt(dic_json[key])30 dic[key] = dic_json[key]31else:32print("****key--：%s value--: %s"%(key,dic_json[key]))33 dic[key] = dic_json[key]3435 json_txt(date_json)36print("dic ---: "+str(dic))输出结果:data_json: {'header': {'funcNo': 'IF010002', 'opStation': '11.11.1.1', 'appId': 'aaaaaa', 'deviceId': 'kk', 'ver': 'wx-1.0', 'channel': '4'}, 'payload': {'mobileTel': '138********'}}data_json: {'header': {'funcNo': 'IF010002', 'opStation': '11.11.1.1', 'appId': 'aaaaaa', 'deviceId': 'kk', 'ver': 'wx-1.0', 'channel': '4'}, 'payload': {'mobileTel': '138********'}}**************key--：header ,value--: {'funcNo': 'IF010002', 'opStation': '11.11.1.1', 'appId': 'aaaaaa', 'deviceId': 'kk', 'ver': 'wx-1.0', 'channel': '4'}****key--：funcNo ,value--: IF010002****key--：opStation ,value--: 11.11.1.1****key--：appId ,value--: aaaaaa****key--：deviceId ,value--: kk****key--：ver ,value--: wx-1.0****key--：channel ,value--: 4****key--：payload ,value--: {'mobileTel': '138********'}****key--：mobileTel ,value--: 138********dic ---: {'funcNo': 'IF010002', 'opStation': '11.11.1.1', 'appId': 'aaaaaa', 'deviceId': 'kk', 'ver': 'wx-1.0', 'channel': '4', 'header': {'funcNo':'IF010002', 'opStation': '11.11.1.1', 'appId': 'aaaaaa', 'deviceId': 'kk', 'ver': 'wx-1.0', 'channel': '4'}, 'mobileTel': '138********', 'payload': {'mobileTel': '138********'}}2.对于接⼝测试，json主体内容不变，⼀般我们都是修改json内key对于的value值进⾏测试，这个接⼝是⼿机号注册的接⼝，正常情况我们都是修改⼿机号进⾏测试；如将key --'mobileTel'对于的value-- '138********'修改，假如修改为133********；那我们需要在遍历json字典key值后，⽐对如果遍历到对于的key则修改其value。
python3 class转json方法【原创实用版4篇】目录（篇1）1.Python 3 中的类和对象2.将类转换为 JSON 的方法3.实例化一个类并转换为 JSON4.使用第三方库序列化和反序列化类正文（篇1）在 Python 3 中，类和对象是面向对象编程的基本概念。
类是一种抽象的数据类型，用于描述具有相同属性和方法的对象。
对象是类的实例，它具有类定义的属性和方法。
在本文中，我们将讨论如何将类转换为 JSON。
要将类转换为 JSON，首先需要实例化该类并访问其属性。
然后，可以使用 Python 的内置函数将类实例转换为 JSON 字符串。
以下是一个简单的示例：```pythonclass Person:def __init__(self, name, age): = nameself.age = age# 实例化 Person 类person = Person("张三", 30)# 将 Person 实例转换为 JSON 字符串json_string = json.dumps(person.__dict__)print(json_string)```输出结果为：`{"name": "张三", "age": 30}`。
有时，我们需要将类序列化为 JSON 字符串，以便在不同的系统之间传输数据。
为了实现这一点，可以使用第三方库，如`pydantic`。
首先，需要安装`pydantic`库：```bashpip install pydantic```然后，可以定义一个 Pydantic 模型，该模型表示要序列化的类。
例如：```pythonfrom pydantic import BaseModelclass PersonModel(BaseModel):name: strage: int```现在，可以创建一个 Person 模型的实例，并将其转换为 JSON 字符串：```pythonperson_model = PersonModel(name="李四", age=25)json_string = person_model.json()print(json_string)```输出结果为：`{"name": "李四", "age": 25}`。
json_table函数用法一、概述json_table函数是用于处理JSON数据的函数，它可以快速地从JSON数据中提取出所需的信息。
该函数适用于各种编程语言，如Python、JavaScript等。
本篇文档将详细介绍json_table函数的用法，帮助您更好地使用该函数。
二、基本语法json_table(json_data, table_name, column_name)其中，json_data是要处理的JSON数据；table_name是结果表的名称；column_name是对应表中的列名。
三、使用示例以下是一个使用json_table函数的示例：假设有一个JSON数据如下：```json{"name": "John","age": 30,"city": "New York"}```使用json_table函数可以从该JSON数据中提取出姓名、年龄和城市信息，并将结果存储在一个表中。
具体步骤如下：1. 编写Python代码：```pythonimport json_table as jtdata = '''{"name": "John","age": 30,"city": "New York"}''.strip()data = json.loads(data)table = jt.json_table('my_table', data, 'name', 'age', 'city')```2. 运行代码，得到结果表：输出结果为：```yamlname: Johnage: 30city: New York```四、注意事项在使用json_table函数时，需要注意以下几点：1. JSON数据的格式必须正确，否则可能会导致提取不出所需信息。
Python爬虫是指利用Python语言编写程序，来自动获取互联全球信息站的信息的一种技术手段。
在Python爬虫中，使用GET和POST 请求传参是非常常见且重要的操作，本文将介绍Python爬虫中GET 和POST请求传参的方法。
一、GET请求传参的方法当我们在浏览器中访问一个页面时，通常会通过URL来传递参数。
在Python爬虫中，利用GET请求传参也是类似的方式。
1. 使用urllib.parse.urlencode方法将参数转换为URL的querystring可以使用urllib.parse.urlencode方法将参数转换为URL的querystring，然后将querystring拼接到URL中，作为GET请求的参数。
```pythonfrom urllib.parse import urlencodeparams = {'key1': 'value1','key2': 'value2'}querystring = urlencode(params)url = 'xxx + querystring```2. 使用requests库的params参数传递参数如果使用requests库发送GET请求，可以利用params参数来传递参数。
```pythonimport requestsparams = {'key1': 'value1','key2': 'value2'}response = requests.get('xxx params=params)```二、POST请求传参的方法相对于GET请求，POST请求传参的方式稍有不同。
在Python爬虫中，使用POST请求传参同样非常常见。
1. 使用requests库的data参数传递参数如果使用requests库发送POST请求，可以利用data参数来传递参数，data参数接受一个字典类型的参数。
json常用方法一、JSON简介JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写，同时也易于解析和生成。
在前端开发中，经常会使用到JSON来传输和处理数据。
本文将介绍JSON常用的方法。
二、JSON的解析与生成1. JSON.parse()：将JSON字符串解析为JavaScript对象或数组。
该方法接受一个JSON字符串作为参数，返回对应的JavaScript对象或数组。
2. JSON.stringify()：将JavaScript对象或数组转换为JSON字符串。
该方法接受一个JavaScript对象或数组作为参数，返回对应的JSON字符串。
三、JSON对象的常用方法1. Object.keys()：返回一个包含对象所有属性名称的数组。
该方法接受一个对象作为参数，返回一个包含对象所有属性名称的数组。
2. Object.values()：返回一个包含对象所有属性值的数组。
该方法接受一个对象作为参数，返回一个包含对象所有属性值的数组。
3. Object.entries()：返回一个包含对象所有属性键值对的数组。
该方法接受一个对象作为参数，返回一个包含对象所有属性键值对的数组。
四、JSON数组的常用方法1. Array.isArray()：判断一个变量是否为数组。
该方法接受一个变量作为参数，返回一个布尔值，表示该变量是否为数组。
2. Array.from()：将一个类数组对象或可迭代对象转换为真正的数组。
该方法接受一个类数组对象或可迭代对象作为参数，返回一个新的数组。
3. Array.prototype.forEach()：对数组的每个元素执行指定操作。
该方法接受一个回调函数作为参数，对数组的每个元素执行指定的操作。
4. Array.prototype.map()：对数组的每个元素执行指定操作，并返回操作后的新数组。
该方法接受一个回调函数作为参数，对数组的每个元素执行指定的操作，并返回操作后的新数组。
python考级知识点总结Python是一种广泛使用的高级编程语言，它简单易学、功能强大，能够应用于各种领域，包括网站开发、数据科学、人工智能等。
因此，Python编程能力的考核已经成为了许多编程考级考试的重要一部分。
在本文中，我们将总结Python编程知识点，并按照不同级别的考试要求进行分类和归纳。
通过这些知识点的总结，读者可以更好地准备和参加Python编程考级考试。
一、入门级Python知识点1. 基础语法：变量、数据类型、运算符、表达式、控制流结构等2. 列表和字典：创建、访问、修改、删除、列表和字典的方法3. 字符串操作：字符串的基本操作、格式化输出、字符串的方法4. 函数和模块：函数的定义、参数传递、模块的导入和使用5. 文件操作：文件的打开、读取、写入、关闭，文件路径的处理6. 异常处理：处理异常、自定义异常7. 基础数据科学：Numpy, Pandas, Matplotlib等基础数据科学库的使用二、中级Python知识点1. 面向对象编程：类的定义、对象的创建、继承、多态等2. 正则表达式：正则表达式的语法、匹配、替换等操作3. 文件和目录操作：os模块、shutil模块等文件和目录操作的高级功能4. 并发编程：多线程、多进程、协程的基本概念和使用5. 网络编程：socket编程、HTTP请求、JSON数据的处理6. 数据库编程：SQLAlchemy等ORM框架的使用、SQLite、MySQL等数据库的连接和操作7. Web框架：Flask、Django等Web框架的使用基础知识三、高级Python知识点1. 数据科学库：Scikit-learn, Tensorflow, Keras等高级数据科学库的使用2. 并发编程：线程池、进程池、协程的高级应用3. 网络编程：异步IO编程、Websocket、HTTP2等高级网络编程技术4. 分布式编程：分布式计算、分布式文件存储、分布式数据库的使用5. 微服务架构：Docker、Kubernetes、Consul等容器和微服务架构的应用6. Web框架：FastAPI、Tornado等高级Web框架的使用7. 数据库编程：NoSQL数据库、Redis、MongoDB等高级数据库的连接和操作根据以上Python编程知识点的总结，我们可以看到Python编程知识可以分为入门级、中级和高级知识，每个级别的知识都有其独特的特点和应用场景。
python对json的操作总结Json简介：Json，全名JavaScript ObjectNotation，是一种轻量级的数据交换格式。
Json最广泛的应用是作为AJAX中web服务器和客户端的通讯的数据格式。
现在也常用于http请求中，所以对json的各种学习，是自然而然的事情。
Python的官网网址：https:///2/library/json.html?highlight=json# module-jsonJson API使用：python在版本2.6之前，是需要先下载包，安装后才能使用的，有点类似现在的RF内使用SeleniumLibrary一样。
但是在2.6中，官方文档（https:///2.6/whatsnew/2.6.html）明显指出，“有一些重要的新的软件包添加到了标准库，比如multiprocessing和json，但是跟python3比，2.6的这些包不会引进更多的新功能。
"于是安装python2.6以上版本的童鞋，可以不需要下载json包，直接在所需的地方就importjson 即可使用，在安装目录下的Lib 下，看到这两个包（点进去仔细阅读这些源码，会有更多的收获，）如下文所示：Python2.6 以上版本支持Json的编码和解码，支持python的大部分内置类型与Json进行转换。
最简单的例子如下所示：>>> import json>>> data = {"spam" : "foo", "parrot" : 42}>>> in_json = json.dumps(data) # Encode the data >>> in_json'{"parrot": 42, "spam": "foo"}'>>> json.loads(in_json) # Decode into a Python object{"spam" : "foo", "parrot" : 42}Encode过程，是把python对象转换成json对象的一个过程，常用的两个函数是dumps和dump函数。
两个函数的唯一区别就是dump把python对象转换成json对象生成一个fp的文件流，而dumps则是生成了一个字符串：其他参数的使用都是一样的。
以下是部分学习的代码片段：dic1 = {'type':'dic1','username':'loleina','age':16}json_dic1 = json.dumps(dic1)print json_dic1json_dic2 = json.dumps(dic1,sort_keys=True,indent=4,separators=(',', ': '),encoding="gbk",ensure_ascii=True ) print json_dic2运行结果如下所示：如果把实例中的key'username'的value 换成中文的“测试”，则用第一次不加参数转换则会报错，但是用第二个加参数的就能正常运行。
实际上就是对函数的参数的一个理解过程，下面列出几个常用的参数：Skipkeys：默认值是False，如果dict的keys内的数据不是python的基本类型(str,unicode,int,long,float,bool,None)，设置为False时，就会报TypeError的错误。
此时设置成True，则会跳过这类keyensure_ascii：默认值True，如果dict内含有non-ASCII的字符，则会类似\uXXXX的显示数据，设置成False后，就能正常显示indent：应该是一个非负的整型，如果是0，或者为空，则一行显示数据，否则会换行且按照indent的数量显示前面的空白，这样打印出来的json数据也叫pretty-printed jsonseparators：分隔符，实际上是(item_separator, dict_separator)的一个元组，默认的就是(',',':')；这表示dictionary内keys之间用“,”隔开，而KEY和value之间用“：”隔开。
encoding：默认是UTF-8，设置json 数据的编码方式。
sort_keys：将数据根据keys的值进行排序。
Decode过程，是把json对象转换成python对象的一个过程，常用的两个函数是loads和load函数。
区别跟dump和dumps是一样的。
if __name__ == '__main__': # 将python对象test转换json对象test = [{"username":"测试","age":16},(2,3),1]print type(test)python_to_json =json.dumps(test,ensure_ascii=False)print python_to_jsonprint type(python_to_json) # 将json对象转换成python对象json_to_python = json.loads(python_to_json)print json_to_pythonprint type(json_to_python)运行结果如下：从上面2个例子的测试结果可以看到，python的一些基本类型通过encode之后，tuple类型就转成了list类型了，再将其转回为python对象时，list类型也并没有转回成tuple类型，而且编码格式也发生了变化，变成了Unicode编码。
具体转化时，类型变化规则如下所示：Python-->Json Json-->Python Json处理中文问题：关于python字符串的处理问题，如果深入的研究下去，我觉得可以写2篇文章了（实际上自己还没整很明白），在这里主要还是总结下使用python2.7.11处理json数据的问题。
前期做接口测试，处理最多的事情就是，把数据组装成各种协议的报文，然后发送出去。
然后对返回的报文进行解析，后面就遇到将数据封装在json内嵌入在http的body内发送到web服务器，然后服务器处理完后，返回json数据结果的问题。
在这里面就需要考虑json里有中文数据，怎么进行组装和怎么进行解析，以下是基础学习的一点总结：第一：Python2.7.11的默认编码格式是ascii编码，而python3的已经是unicode，在学习编解码的时，有出现乱码的问题，也有出现list或者dictionary或者tuple类型内的中文显示为unicode的问题。
出现乱码的时候，应该先看下当前字符编码格式是什么，再看下当前文件编码格式是什么，或者没有设置文件格式时，查看下IDE的默认编码格式是什么。
最推崇的方式当然是每次编码，都对文件编码格式进行指定，如在文件前设置# coding= utf-8。
第二：字符串在Python内部的表示是unicode编码，因此，在做编码转换时，通常需要以unicode作为中间编码，即先将其他编码的字符串解码（decode）成unicode，再从unicode编码（encode）成另一种编码。
decode的作用是将其他编码的字符串转换成unicode编码，如str1.decode('gb2312')，表示将gb2312编码的字符串str1转换成unicode编码。
encode的作用是将unicode编码转换成其他编码的字符串，如str2.encode('gb2312')，表示将unicode编码的字符串str2转换成gb2312编码。
因此，转码的时候一定要先搞明白，字符串str是什么编码，然后decode成unicode，然后再encode成其他编码第三：将json数据转换成python数据后，一般会得到一个dict类型的变量，此时内部的数据都是unicode编码，所以中文的显示看着很痛苦，但是对于dict得到每个key的value后，中文就能正常显示了，如下所示：# coding= utf-8import jsonimport sysif __name__ == '__main__':# 将python对象test转换json对象test = {"username":"测试","age":16}print type(test)python_to_json =json.dumps(test,ensure_ascii=False)print python_to_jsonprint type(python_to_json) # 将json对象转换成python对象json_to_python = json.loads(python_to_json) print type(json_to_python)print json_to_python['username']。
