干货 | 如何利用Python处理过程JSON格式的数据，建议收藏

作者： 俊欣

来源： 关于信息分析与可视化

JSON信息档案格式在我们的日常工作中的经常会接触到，无论是来作爬虫类开发还是一般的信息分析执行，从前，小编就来共享一下当信息接口是JSON档案格式时，如何进行时信息执行进行时详细的介绍，章节分布区如下

什么是JSON JSON可选的应用于新方法 什么是JSON

JSON(JavaScript Object Notation, JS并不一定打击乐)是一种轻量级的信息交换档案格式，通常是以匹配对的作法重现，其朴素和模糊的系统性联使得JSON成为令人满意的信息交换语言，而在Python中的执行JSON档案格式的可选有json和pickle两个

json可选和pickle都提供了四个新方法：dumps, dump, loads, load 表单：将python的信息变换为json档案格式的表达式 诬蔑表单：将json档案格式的表达式变换成python的信息种类 表单

首先我们来看一下表单是如何配置的，我们首先用json.dump()将修订版存储json档案格式的档案中的

能够进行时类似配置的则是dataframe单单的to_json()新方法，或多或少

而当你分别打开这两个档案时，进去的章节分别是以匹配对重现的json信息。另外，我们看到有json.dumps()和json.dump(), 两者就让更为的相像，但是在功能上可是大相径庭，json.dump()进行时的是对json档案的读写配置，就比如上述的值得注意中的，我们将修订版信息存储json的档案中的用的就是json.dump，而json.dumps()则是聚焦于信息本身种类的变换，对信息的配置，比如

诬蔑表单

在诬蔑表单的过程中的，我们需要用到的则是json.load()和json.loads()新方法，值得注意

可以看到的是变量teachers的种类是修订版种类，所以可以通过相应的作法来给予以及扭曲其中的的数值以及档案格式，另外一种新方法则是通过pandas可选中的的read_json()新方法，例如

从上述的值得注意中的可以看出，json.load()主要执行的是json档案格式的档案，而json.loads()主要是对JSON编码的表达式进行时信息种类的变换，

揭示

本文主要是讲了表单与诬蔑表单的系统性配置步骤，观看者需要在其中的留心的则是json.loads()与json.load()，以及json.dumps()和json.dump()之间的区别和应用于场景，总的来说

json.loads()：是将json档案格式的表达式(str)变换为修订版种类(dict)的信息 json.dumps()：返回来，是将修订版种类(dict)的信息变换成json档案格式的表达式 json.load()：用以读取json档案格式的档案，将档案中的的信息变换为修订版种类(dict) json.dump()：主要用以索取json档案格式的档案，将修订版种类变换为json方式的表达式

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