Python简单读取json文件功能示例

yipeiwu_com6年前Python基础

本文实例讲述了Python简单读取json文件功能。分享给大家供大家参考,具体如下:

read_json.json:

{
  "rule":{
    "namespace":"strategy",
    "name":"test_exp_1496234234223400",
    "version":0,
    "last_modify_time":1434234236819000,
    "log_rate":1023300,
    "schema_version":"hello_world!"
  }
}

read_json.py:

# -*- coding:utf-8 -*-
import json
with open("read_json.json", 'r') as f:
  temp = json.loads(f.read())
  print(temp)
  print(temp['rule'])
  print(temp['rule']['namespace'])

运行结果:

{u'rule': {u'name': u'test_exp_1496234234223400', u'log_rate': 1023300, u'namespace': u'strategy', u'schema_version': u'hello_world!', u'last_modify_time': 1434234236819000L, u'version': 0}}
{u'name': u'test_exp_1496234234223400', u'log_rate': 1023300, u'namespace': u'strategy', u'schema_version': u'hello_world!', u'last_modify_time': 1434234236819000L, u'version': 0}
strategy

PS:关于json操作,这里再为大家推荐几款比较实用的json在线工具供大家参考使用:

在线JSON代码检验、检验、美化、格式化工具:
http://tools.jb51.net/code/json

JSON在线格式化工具:
http://tools.jb51.net/code/jsonformat

在线XML/JSON互相转换工具:
http://tools.jb51.net/code/xmljson

json代码在线格式化/美化/压缩/编辑/转换工具:
http://tools.jb51.net/code/jsoncodeformat

在线json压缩/转义工具:
http://tools.jb51.net/code/json_yasuo_trans

更多Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python操作json技巧总结》、《Python编码操作技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

相关文章

在pytorch 中计算精度、回归率、F1 score等指标的实例

pytorch中训练完网络后,需要对学习的结果进行测试。官网上例程用的方法统统都是正确率,使用的是torch.eq()这个函数。 但是为了更精细的评价结果,我们还需要计算其他各个指标。在...

利用PyInstaller将python程序.py转为.exe的方法详解

前言 最近经常用到一个.py程序,但是每次在不同电脑上用,希望能把Python脚本发布为脱离Python平台运行的可执行程序,比如单个exe。PyInstalle满足要求。 PyIns...

解决pycharm py文件运行后停止按钮变成了灰色的问题

解决pycharm py文件运行后停止按钮变成了灰色的问题

这两天被这个问题折磨得要死,把pycharm卸载了还是没解决,后来终于在一篇博客中看见,然后终于解决了 问题界面如下: 1. 每次运行后都会跳出一个 python console,并且...

python基本语法练习实例

1、打印九九乘法表 #只打印结果 for i in range(1,10): for j in range(1,i+1): print(i*j,end=" ") pr...

Python打开文件,将list、numpy数组内容写入txt文件中的方法

python保存numpy数据: numpy.savetxt("result.txt", numpy_data); 保存list数据: file=open('data.txt'...