企业官网建设流程全解析

cc域名做网站怎么样,户外led广告投放价格,百度网页高级搜索,百度竞价收费标准模块 1#xff1a;JSON 库核心认知什么是 JSON#xff1f;#xff08;简单说#xff1a;轻量级数据交换格式#xff0c;键值对结构#xff0c;和 Python 字典很像但有区别#xff09;JSON vs Python 数据类型对应表#xff08;用表格更清晰#xff09;#xff1a;Pyt…模块 1JSON 库核心认知什么是 JSON简单说轻量级数据交换格式键值对结构和 Python 字典很像但有区别JSON vs Python 数据类型对应表用表格更清晰Python 类型JSON 类型注意点dictobjectJSON 键必须是字符串Python 字典键可多样list/tuplearray元组转 JSON 会变成数组转回是列表strstringJSON 字符串必须用双引号Python 可单 / 双int/floatnumber无区别True/Falsetrue/false大小写差异JSON 是小写Nonenull关键字不同模块 2JSON 库核心用法每个用法配「代码 注释 输入输出」新手能直接复制运行1. 序列化Python 对象 → JSON 字符串json.dumps ()import json # 原始Python数据 data { name: 张三, age: 25, is_student: True, hobbies: [编程, 看电影], score: None } # 基础序列化 json_str json.dumps(data) print(基础序列化, json_str) # 输出{name: \u5f20\u4e09, age: 25, is_student: true, hobbies: [\u7f16\u7a0b, \u770b\u7535\u5f71], score: null} # 优化解决中文乱码格式化输出重点 json_str_optimize json.dumps(data, ensure_asciiFalse, indent4) print(优化后, json_str_optimize) # 输出 # { # name: 张三, # age: 25, # is_student: true, # hobbies: [ # 编程, # 看电影 # ], # score: null # }2. 反序列化JSON 字符串 → Python 对象json.loads ()# 接上面的json_str_optimize python_data json.loads(json_str_optimize) print(反序列化后类型, type(python_data)) # class dict print(获取姓名, python_data[name]) # 张三 print(获取第一个爱好, python_data[hobbies][0]) # 编程3. 读写 JSON 文件实战高频# 写入JSON文件解决中文乱码格式化 with open(data.json, w, encodingutf-8) as f: json.dump(data, f, ensure_asciiFalse, indent4) # 读取JSON文件 with open(data.json, r, encodingutf-8) as f: load_data json.load(f) print(读取文件后的数据, load_data) # 输出和原始data一致模块 3实战踩坑指南最有价值的部分新手常踩的坑附解决方案❌ 坑 1中文乱码 → ✅ 解决方案dumps/dump时加ensure_asciiFalse文件操作指定encodingutf-8❌ 坑 2JSON 格式报错比如单引号 / 尾逗号→ ✅ 解决方案JSON 严格要求双引号且不能有尾逗号可先用json.tool校验python -m json.tool 文件名.json❌ 坑 3嵌套 JSON 解析复杂 → ✅ 解决方案用循环 / 列表推导式逐层解析示例# 嵌套JSON数据 nest_data { class: Python入门班, students: [ {name: 李四, score: 90}, {name: 王五, score: 85} ] } # 提取所有学生姓名 names [stu[name] for stu in nest_data[students]] print(学生姓名, names) # [李四, 王五]❌ 坑 4JSON 转 Python 后数据类型不符 → ✅ 解决方案提前判断类型比如 JSON 的null转成 Python 的None需单独处理。模块 4进阶用法可选提升文章深度自定义 JSON 编码器比如处理 datetime 时间类型from datetime import datetime class DateTimeEncoder(json.JSONEncoder): def default(self, obj): if isinstance(obj, datetime): return obj.strftime(%Y-%m-%d %H:%M:%S) return super().default(obj) # 测试 time_data {create_time: datetime.now()} json_time json.dumps(time_data, clsDateTimeEncoder, ensure_asciiFalse) print(时间序列化, json_time) # 输出{create_time: 2026-01-20 15:30:00}结合 requests 库解析接口 JSON 数据实战场景import requests # 调用公开接口 res requests.get(https://jsonplaceholder.typicode.com/todos/1) # 直接解析JSON响应 res_json res.json() # 等价于 json.loads(res.text) print(接口数据, res_json)