01. Python 工具
02. Python 基础
03. Numpy
- Numpy 简介
- Matplotlib 基础
- Numpy 数组及其索引
- 数组类型
- 数组方法
- 数组排序
- 数组形状
- 对角线
- 数组与字符串的转换
- 数组属性方法总结
- 生成数组的函数
- 矩阵
- 一般函数
- 向量化函数
- 二元运算
- ufunc 对象
- choose 函数实现条件筛选
- 数组广播机制
- 数组读写
- 结构化数组
- 记录数组
- 内存映射
- 从 Matlab 到 Numpy
04. Scipy
05. Python 进阶
- sys 模块简介
- 与操作系统进行交互:os 模块
- CSV 文件和 csv 模块
- 正则表达式和 re 模块
- datetime 模块
- SQL 数据库
- 对象关系映射
- 函数进阶:参数传递,高阶函数,lambda 匿名函数,global 变量,递归
- 迭代器
- 生成器
- with 语句和上下文管理器
- 修饰符
- 修饰符的使用
- operator, functools, itertools, toolz, fn, funcy 模块
- 作用域
- 动态编译
06. Matplotlib
- Pyplot 教程
- 使用 style 来配置 pyplot 风格
- 处理文本(基础)
- 处理文本(数学表达式)
- 图像基础
- 注释
- 标签
- figures, subplots, axes 和 ticks 对象
- 不要迷信默认设置
- 各种绘图实例
07. 使用其他语言进行扩展
- 简介
- Python 扩展模块
- Cython:Cython 基础,将源代码转换成扩展模块
- Cython:Cython 语法,调用其他C库
- Cython:class 和 cdef class,使用 C++
- Cython:Typed memoryviews
- 生成编译注释
- ctypes
08. 面向对象编程
09. Theano 基础
- Theano 简介及其安装
- Theano 基础
- Theano 在 Windows 上的配置
- Theano 符号图结构
- Theano 配置和编译模式
- Theano 条件语句
- Theano 循环:scan(详解)
- Theano 实例:线性回归
- Theano 实例:Logistic 回归
- Theano 实例:Softmax 回归
- Theano 实例:人工神经网络
- Theano 随机数流变量
- Theano 实例:更复杂的网络
- Theano 实例:卷积神经网络
- Theano tensor 模块:基础
- Theano tensor 模块:索引
- Theano tensor 模块:操作符和逐元素操作
- Theano tensor 模块:nnet 子模块
- Theano tensor 模块:conv 子模块
10. 有趣的第三方模块
11. 有用的工具
- pprint 模块:打印 Python 对象
- pickle, cPickle 模块:序列化 Python 对象
- json 模块:处理 JSON 数据
- glob 模块:文件模式匹配
- shutil 模块:高级文件操作
- gzip, zipfile, tarfile 模块:处理压缩文件
- logging 模块:记录日志
- string 模块:字符串处理
- collections 模块:更多数据结构
- requests 模块:HTTP for Human
12. Pandas
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json 模块:处理 JSON 数据
JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成。
JSON 基础
JSON
的基础结构有两种:键值对 (name/value pairs
) 和数组 (array
)。
JSON
具有以下形式:
object
- 对象,用花括号表示,形式为(数据是无序的):{ pair_1, pair_2, ..., pair_n }
pair
- 键值对,形式为:string : value
array
- 数组,用中括号表示,形式为(数据是有序的):[value_1, value_2, ..., value_n ]
value
- 值,可以是string
字符串number
数字object
对象array
数组true / false / null
特殊值
string
字符串
例子:
{
"name": "echo",
"age": 24,
"coding skills": ["python", "matlab", "java", "c", "c++", "ruby", "scala"],
"ages for school": {
"primary school": 6,
"middle school": 9,
"high school": 15,
"university": 18
},
"hobby": ["sports", "reading"],
"married": false
}
JSON 与 Python 的转换
假设我们已经将上面这个 JSON
对象写入了一个字符串:
In [1]:
import json
from pprint import pprint
info_string = """
{
"name": "echo",
"age": 24,
"coding skills": ["python", "matlab", "java", "c", "c++", "ruby", "scala"],
"ages for school": {
"primary school": 6,
"middle school": 9,
"high school": 15,
"university": 18
},
"hobby": ["sports", "reading"],
"married": false
}
"""
我们可以用 json.loads()
(load string) 方法从字符串中读取 JSON
数据:
In [2]:
info = json.loads(info_string)
pprint(info)
{u'age': 24,
u'ages for school': {u'high school': 15,
u'middle school': 9,
u'primary school': 6,
u'university': 18},
u'coding skills': [u'python',
u'matlab',
u'java',
u'c',
u'c++',
u'ruby',
u'scala'],
u'hobby': [u'sports', u'reading'],
u'married': False,
u'name': u'echo'}
此时,我们将原来的 JSON
数据变成了一个 Python
对象,在我们的例子中这个对象是个字典(也可能是别的类型,比如列表):
In [3]:
type(info)
Out[3]:
dict
可以使用 json.dumps()
将一个 Python
对象变成 JSON
对象:
In [4]:
info_json = json.dumps(info)
print info_json
{"name": "echo", "age": 24, "married": false, "ages for school": {"middle school": 9, "university": 18, "high school": 15, "primary school": 6}, "coding skills": ["python", "matlab", "java", "c", "c++", "ruby", "scala"], "hobby": ["sports", "reading"]}
从中我们可以看到,生成的 JSON
字符串中,数组的元素顺序是不变的(始终是 ["python", "matlab", "java", "c", "c++", "ruby", "scala"]
),而对象的元素顺序是不确定的。
生成和读取 JSON 文件
与 pickle
类似,我们可以直接从文件中读取 JSON
数据,也可以将对象保存为 JSON
格式。
json.dump(obj, file)
将对象保存为 JSON 格式的文件json.load(file)
从 JSON 文件中读取数据
In [5]:
with open("info.json", "w") as f:
json.dump(info, f)
可以查看 info.json
的内容:
In [6]:
with open("info.json") as f:
print f.read()
{"name": "echo", "age": 24, "married": false, "ages for school": {"middle school": 9, "university": 18, "high school": 15, "primary school": 6}, "coding skills": ["python", "matlab", "java", "c", "c++", "ruby", "scala"], "hobby": ["sports", "reading"]}
从文件中读取数据:
In [7]:
with open("info.json") as f:
info_from_file = json.load(f)
pprint(info_from_file)
{u'age': 24,
u'ages for school': {u'high school': 15,
u'middle school': 9,
u'primary school': 6,
u'university': 18},
u'coding skills': [u'python',
u'matlab',
u'java',
u'c',
u'c++',
u'ruby',
u'scala'],
u'hobby': [u'sports', u'reading'],
u'married': False,
u'name': u'echo'}
删除生成的文件:
In [8]:
import os
os.remove("info.json")
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