json (javascript object notation)
Предварительный просмотр (5 стр.)
Прокрутите вниз 👇
![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) - Страница 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) - Страница 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) - Страница 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) - Страница 5")
О "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...
Этот файл содержит 9 стр. в формате DOCX (30,7 КБ). Чтобы скачать "json (javascript object notation)", нажмите кнопку Telegram слева.
DOCX
PPTX
DOCX
DOCX
DOCX
DOCX
PPT
DOCX
PPT
PPT
DOCX
PPT