json (javascript object notation)
Page preview (5 pages)
Scroll down 👇
![о после чтения переменная data будет равна такому словарю python. вывод его содержимого можно получить командой: print(data) результатом будет что-то вроде: {'employees': [{'name': 'alice', 'age': 30, 'skills': ['python', 'ai']}, {'name': 'bob', 'age': 35, 'skills': ['java', 'sql']}, {'name': 'charlie', 'age': 28, 'skills': ['python', 'data analysis']}], 'company': {'name': 'example inc.', 'location': 'москва'}} как видно, ключ "employees" соответствует списку словарей, а "company" – вложенному словарю. доступ к элементам data осуществляется стандартными средствами python (по ключам и индексам). например: print(type(data)) # тип объекта после загрузки print(len(data['employees'])) # число сотрудников print(data['company']['name']) # название компании print(data['employees'][0]['name'])# имя первого сотрудника результат может быть таким (в зависимости от содержимого файла): 3 example inc. alice эти примеры демонстрируют, что после чтения из json-файла мы можем работать с данными как с обычными python-объектами. 2. запись json-файла для сохранения python-объектов в формате json используется функция json.dump()docs-python.ru. она «преобразует объекты obj python в поток fp в формате json» и записывает этот поток …](/media/previews/pages/preview_scmCUrR.webp "json (javascript object notation) - Page 2")
![имер, запись: with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(data, f, ensure_ascii=false, indent=4) приведёт к тому, что в файле data.json окажутся те же данные в json-формате: { "employees": [ { "name": "alice", "age": 30, "skills": [ "python", "ai" ] }, { "name": "bob", "age": 35, "skills": [ "java", "sql" ] }, { "name": "charlie", "age": 28, "skills": [ "python", "data analysis" ] } ], "company": { "name": "example inc.", "location": "москва" } } таким образом, мы можем легко сохранять python-данные в json-файлахdocs-python.ru. 3. работа с вложенными структурами json поддерживает вложенные структуры данных — словари внутри списков, списки внутри словарей и т.п. это позволяет описывать сложные объекты и связи между нимиsky.pro. в python после чтения json вы получаете аналогичные вложенные структуры (списки и словари), и можете обращаться к их элементам по стандартным правилам. например, если в data хранится словарь с ключом "employees", соответствующим списку сотрудников (каждый сотрудник – словарь), то можно пройтись …](/media/previews/pages/preview_Y9KzR8v.webp "json (javascript object notation) - Page 3")
![стовый формат, структуры данных, применение)sky.pro. · какие функции модуля json используются для чтения и записи? как работают json.load() и json.dump()docs-python.rudocs-python.ru? · как открыть файл для чтения или записи json? какие режимы открытия файла подходят? · что делают параметры ensure_ascii и indent в функции json.dump()? почему они полезныsky.pro? · как получить доступ к вложенным данным в считанном json? приведите пример обращения к элементу вложенного словаря или списка. · почему важно закрывать файл после работы или использовать with open(...)? какая роль блока with при работе с файлами в python? полное решение (с комментариями) ниже приведено решение описанной задачи с подробными комментариями: import json # 1. создадим (или загрузим) исходные данные data = { "employees": [ {"name": "alice", "age": 30, "skills": ["python", "ai"]}, {"name": "bob", "age": 35, "skills": ["java", "sql"]}, {"name": "charlie", "age": 28, "skills": ["python", "data analysis"]} ], "company": {"name": "example inc.", "location": "москва"} } # 2. запишем эти данные в json-файл …](/media/previews/pages/preview_V0knHgJ.webp "json (javascript object notation) - Page 4")
![['company'] print(f"\nкомпания: {company['name']}, местоположение: {company['location']}") # 6. добавим нового сотрудника в список и сохраним изменения new_employee = {"name": "dmitry", "age": 22, "skills": ["python", "flask"]} loaded_data['employees'].append(new_employee) with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(loaded_data, f, ensure_ascii=false, indent=4) print("\nдобавлен новый сотрудник dmitry и данные сохранены в json.") пояснения к коду: · строки 2-7: создаём исходные данные — словарь data с ключами "employees" (список словарей) и "company" (словарь). · строки 10-12: записываем data в файл 'data.json' с помощью json.dump(). параметры ensure_ascii=false и indent=4 задают удобочитаемый формат json (неэкранированный юникод и отступы)sky.pro. · строки 15-17: читаем файл 'data.json' функцией json.load()docs-python.ru. после этого loaded_data — обычный словарь python. · строки 20-25: демонстрируем доступ к вложенным данным: выводим список сотрудников и их навыки, а также информацию о компании. показывается, как обращаться к элементам вложенного списка и словаря. · строки 28-30: создаём новый словарь new_employee и добавляем его в список loaded_data['employees']. затем опять используем json.dump(), чтобы перезаписать файл …](/media/previews/pages/preview_ZjaOpJK.webp "json (javascript object notation) - Page 5")
About "json (javascript object notation)"
5-практическая работа. работа с данными в формате json работа с json в python: практическое задание json (javascript object notation) — текстовый формат представления структурированных данных, широко используемый для обмена данными в веб-приложениях и при хранении данныхsky.pro. он легко читается и пишется как человеком, так и машиной, и поддерживает различные типы данных: строки, числа, массивы, объекты (словарни), логические значения и null. в python для работы с json используется встроенный модуль jsonsky.pro. этот модуль позволяет преобразовывать python-структуры данных (словари, списки и т.п.) в формат json и обратно. в этом задании студентам нужно: 1. прочитать json-файл. 2. записать данные в json-файл. 3. обработать вложенные структуры, например список словарей или словарь внутри сл...
This file contains 9 pages in DOCX format (30.7 KB). To download "json (javascript object notation)", click the Telegram button on the left.
DOCX
PPTX
DOCX
DOCX
DOCX
DOCX
PPT
DOCX
PPT
PPT
DOCX
PPT