如何将JSON转换为Python中的列表

一、如何将JSON转换为Python中的列表

简介

在Python编程中，我们经常需要处理JSON数据。JSON（JavaScript Object Notation）是一种常见的数据交换格式，也是存储和传输结构化数据的一种方式。当我们从外部数据源获取到JSON数据时，有时候需要将其转换为Python中的列表进行进一步处理。本文将介绍如何将JSON转换为Python中的列表。

步骤

1. 导入json模块

在开始之前，我们需要先导入Python中的json模块，该模块提供了一些用于处理JSON数据的方法和函数。

2. 读取JSON数据

接下来，我们需要从外部数据源读取JSON数据。可以使用Python中的open()函数来打开一个包含JSON数据的文件，也可以使用requests库发送HTTP请求获取JSON数据。

3. 解析JSON数据

一旦获取到JSON数据，我们需要解析它以便可以访问其中的内容。在Python中，可以使用json模块中的loads()函数将JSON数据解析为Python字典。

4. 转换为列表

接下来，我们可以使用Python中的列表操作方法将解析后的JSON数据转换为列表。可以使用列表解析或循环遍历的方式实现。

5. 使用列表数据

转换为列表后，我们就可以使用列表中的元素进行进一步的操作和处理，例如遍历列表、过滤数据、进行统计分析等。

示例代码

import json

# 读取JSON数据
json_data = '{"name": "Tom", "age": 25, "hobbies": ["reading", "coding", "swimming"]}'

# 解析JSON数据
data = json.loads(json_data)

# 转换为列表
hobbies_list = data["hobbies"]

# 使用列表数据
for hobby in hobbies_list:
    print(hobby)
  

上述示例代码演示了从JSON数据中提取"hobbies"字段，并将其转换为Python中的列表。然后，我们遍历列表并打印每个爱好。

总结

将JSON转换为Python中的列表是一种常见的数据处理操作。通过使用json模块提供的方法，我们可以轻松地将JSON数据解析为Python字典，并进一步转换为列表。这样，就能够更灵活地处理JSON数据的各个字段。

感谢您阅读本文，希望对您在将JSON转换为Python中的列表时有所帮助！

二、从SQL查询结果到Python列表的转换方法

在使用Python进行数据处理和分析的过程中，经常需要将从数据库中查询的数据转换成Python列表，以便进行进一步的操作和分析。

本文将介绍如何将SQL查询结果转换成Python列表的几种常见方法。

1. 使用fetchall()方法

对于使用Python自带的SQLite数据库库或者其他数据库库（如MySQLdb、psycopg2等）进行查询操作时，可以使用fetchall()方法将查询结果转换成一个包含所有行的列表。

cursor = connection.cursor() cursor.execute("SELECT * FROM table_name") rows = cursor.fetchall() result_list = [list(row) for row in rows]

在上述代码中，首先通过cursor.execute()方法执行了一条SQL查询语句，然后使用fetchall()方法获取查询结果的所有行，最后通过列表推导式将每一行转换成Python列表。

注意，这种方法适用于查询结果较小的情况，如果查询结果过大，可能会导致内存消耗过高。

2. 使用fetchone()方法

如果只需要获取查询结果的一行，可以使用fetchone()方法。

cursor = connection.cursor() cursor.execute("SELECT * FROM table_name") row = cursor.fetchone() result_list = list(row)

在上述代码中，使用fetchone()方法获取查询结果的第一行，并将其转换成Python列表。

如果需要获取多行结果，可以使用fetchone()方法结合循环进行。

3. 使用pandas库

如果在数据处理和分析的过程中使用了pandas库，可以使用pandas的read_sql()方法直接将SQL查询结果转换成DataFrame对象。

import pandas as pd import sqlite3 connection = sqlite3.connect('database.db') query = "SELECT * FROM table_name" df = pd.read_sql(query, connection) result_list = df.values.tolist()

在上述代码中，首先通过sqlite3.connect()方法建立与数据库的连接，然后使用pd.read_sql()方法将SQL查询结果转换成DataFrame对象，最后使用values.tolist()方法将DataFrame对象转换成Python列表。

总结

本文介绍了将SQL查询结果转换成Python列表的几种常见方法，包括使用fetchall()方法、fetchone()方法以及pandas库的read_sql()方法。

根据具体的需求和使用场景，选择适合的方法可以更高效地进行数据处理和分析。

感谢您阅读本文，希望对您在将SQL查询结果转换成Python列表方面有所帮助！

三、macbook pro怎么转换大小写?

我做一下总结：暂时有三种方法

（1）按住shift键再敲击字母

（2）长按caps lock键，灯亮则为大写

（3）option+caps lock组合键，灯亮则为大写，这条需要注意，只有当前输入法为“ABC”输入时，才能实现大写转换，从拼音不能直接转为大写，对于2020Macbook air，如果从拼音输入法下，按“option+caps lock组合键”，虽然“caps lock”灯会亮，但是并不能输入为大写，而是小写字母，还有一个欺骗性的事，菜单栏上还是显示为拼音输入法。

四、如何用PYTHON把字符串转换为列表？

1.首先我们打开JUPYTER NOTEBOOK，新建一个空白的PYTHON文档。当然也可以用其它编译器的。

2.new = "Apple"new_list = list(new)print(new_list)定义一个变量，这个变量里面是一个英语单词。我们需要新建一个列表，然后把这个变量放进去，那么打印出来的结果就会自动分割每个字母，形成一个新的列表。

3.new2 = "123456789"new2_list = list(new2)print(new2_list)定义一个变量，这次的变量里面是数字，但是实际上是字符串，大家注意引号。我们需要新建一个列表，也是然后把这个变量放进去，那么打印出来的结果就会自动分割每个数字，形成一个新的数字列表。

4.new3 = "apple,banana,orange"new3_list = new3.split(",")print(new3_list)如果说我们想分割有逗号的字符串，那么很容易分割，因为我们可以用SPLIT来分割，根据逗号作为分割，分割后的结果就是一个新的列表。

5.new4 = "324230524230432423054353"new4_list = new4.split("0")print(new4_list)不单只是逗号，我们可以灵活运用，必须字符串里面的数字也可以作为分割的对象，大家看看结果就知道了。

五、将JSON字符串转换为Python列表的方法

JSON（JavaScript Object Notation）是一种常用的数据交换格式，它通过简洁、易于理解的文本格式来存储和传输数据。

在Python中，我们可以使用内置的json模块来处理JSON数据。如果你有一个JSON字符串，想将其转换为Python列表，下面是一种常用的方法：

方法一：使用json模块的loads函数

json模块提供了loads函数，它可以将JSON字符串解析为Python对象。我们可以使用loads函数将JSON字符串转换为Python列表。

示例代码：

import json

json_str = '[1, 2, 3, 4, 5]'
json_list = json.loads(json_str)
print(json_list)  # 输出：[1, 2, 3, 4, 5]

在上面的示例代码中，我们首先导入了json模块。然后，我们定义了一个包含JSON字符串的变量json_str，并使用json.loads函数将其转换为Python列表。最后，我们打印输出了转换后的Python列表。

方法二：使用eval函数

除了使用json模块的loads函数，我们还可以使用Python内置的eval函数将JSON字符串转换为Python列表。

eval函数可以解析并计算像Python表达式一样的字符串，并返回结果。

示例代码：

json_str = '[1, 2, 3, 4, 5]'
json_list = eval(json_str)
print(json_list)  # 输出：[1, 2, 3, 4, 5]

在上面的示例代码中，我们定义了一个包含JSON字符串的变量json_str，并使用eval函数将其转换为Python列表。最后，我们打印输出了转换后的Python列表。

注意事项：

• 使用json模块的loads函数是更推荐的方法，因为它可以更好地处理各种特殊情况，确保数据的安全性。
• 使用eval函数时，要确保JSON字符串的来源可信，以防止可能的安全风险。

通过上述方法，你可以将JSON字符串转换为Python列表，方便后续对数据的操作和处理。

感谢你阅读本文，希望对你理解JSON字符串的转换过程有所帮助！

六、如何将Excel列表内容转换成python字典？

我们需要通过使用python的xlrd方法先读取excel，再遍历赋值给字典。代码如下：

importxlrdclassRead_Ex():defread_excel(self):#打开excel表，填写路径

book = xlrd.open_workbook("../Data/test.xlsx")#找到sheet页

table = book.sheet_by_name("Sheet1")#获取总行数总列数

row_Num =table.nrows

col_Num=table.ncols

s=[]

key=table.row_values(0)#这是第一行数据，作为字典的key值

if row_Num <= 1:print("没数据")else:

j= 1

for i in range(row_Num-1):

d={}

values=table.row_values(j)for x inrange(col_Num):#把key值对应的value赋值给key，每行循环

d[key[x]]=values[x]

j+=1

#把字典加到列表中

s.append(d)returnsif __name__ == ‘__main__‘:

r=Read_Ex()

s=r.read_excel()for i ins:print(i)print(s)

结果如下，分别遍历了列表分行显示以及直接输出。

七、python字典列表和列表字典？

　Python的函数(内置函数和我们自己编写的自定义函数)是处理数据的关键工具。但是他们对数据的处理可能会有些混乱，如果我们不知道发生了什么，可能会导致分析中的严重错误。

　　在python函数控制列表和词典中，我们将仔细研究Python在函数内部进行操作时如何对待不同的数据类型，并学习如何确保仅在需要更改数据时才更改数据。

　　功能中的内存隔离

　　要了解Python如何处理函数内部的全局变量，让我们做一些实验。我们将创建两个全局变量number_1和number_2，并将它们分配给整数5and 10。然后，我们将这些全局变量用作执行一些简单数学运算的函数中的参数。我们还将变量名用作函数的参数名。然后，我们将查看函数内部的所有变量用法是否已影响这些变量的全局值。

　　正如我们可以看到上面的功能工作正常，以及全球变量的值number_1，并number_2没有不改变，即使我们用它们作为参数，并在我们的函数的参数名称。这是因为Python将函数的变量存储在与全局变量不同的内存位置中。它们是孤立的。因此，变量number_1在全局范围内可以具有一个值(5)，而在函数内部则可以具有不同的值(50)，在此将其隔离。

　　列表和词典呢?

　　清单

　　我们已经看到，对number_1函数内部的上述变量执行的操作不会影响其全局值。但是number_1是一个整数，这是一个非常基本的数据类型。如果我们尝试使用不同的数据类型(例如列表)进行相同的实验，会发生什么?在下面，我们将创建一个名为的函数duplicate_last()，该函数将在我们将其作为参数传递的任何列表中复制最终条目。

　　如我们所见，即使仅在函数中更改了全局值，此处的全局值也initial_list 已更新!

　　辞典

　　现在，让我们编写一个将字典作为参数的函数，以查看在函数内部对全局字典变量进行修改时是否也会对其进行修改。

　　为了使这一点更加现实，我们将使用Python基础知识课程中AppleStore.csv使用的数据集中的数据(可在此处下载数据)。

　　在下面的代码段中，我们从一个字典开始，该字典包含数据集中每个年龄等级的应用程序数量的计数(因此，有4,433个应用程序的等级为“ 4 +”，987个应用程序的等级为“ 9+”，等等。) 。假设我们要为每个年龄等级计算一个百分比，这样我们就可以了解到哪个年龄等级在App Store中最常见。

　　为此，我们将编写一个名为的函数make_percentages()，该函数将字典作为参数并将计数转换为百分比。我们需要从零开始计数，然后对字典中的每个值进行迭代，然后将它们添加到计数中，以便获得评分的总数。然后，我们将再次遍历字典，并对每个值进行一些数学运算以计算百分比。

　　在查看输出之前，让我们快速回顾一下上面发生的事情。在将应用程序年龄分级的字典分配给变量后content_ratings，我们创建了一个名为的新函数make_percentages()，该函数带有一个参数：a_dictionary。

　　为了图什么应用程序的比例下降到每一个年龄分级，我们需要知道应用程序的总数，所以我们先设置一个所谓的新的变量total，以0通过在每个键，然后循环a_dictionary，将它添加到total。

　　一旦完成，我们要做的就是a_dictionary再次循环遍历，将每个条目除以总数，然后将结果乘以100。这将为我们提供带有百分比的字典。

　　但是，当我们使用global content_ratings作为该新函数的参数时会发生什么呢?

　　就像我们在列表中看到的一样content_ratings，即使仅在make_percentages()我们创建的函数内部对其进行了修改，我们的全局变量也已更改。

　　那么，这里到底发生了什么?我们碰到了可变和不可变数据类型之间的差异。

　　可变和不可变数据类型

　　在Python中，数据类型可以是可变的(可变的)或不可变的(不变的)。尽管我们在Python入门中使用的大多数数据类型都是不可变的(包括整数，浮点数，字符串，布尔值和元组)，但列表和字典却是可变的。这意味着全局列表或字典即使在函数内部使用时也可以更改，就像我们在上面的示例中看到的那样。

　　要了解可变(可变)和不可变(不变)之间的区别，研究一下Python如何实际处理这些变量是有帮助的。

　　让我们开始考虑一个简单的变量赋值：

　　变量名的a作用类似于指向的指针5，它可以帮助我们5在需要时进行检索。

　　5是整数，整数是不可变的数据类型。如果数据类型是不可变的，则意味着它一旦创建便无法更新。如果这样做a += 1，我们实际上5并没有更新到6。在下面的动画中，我们可以看到：

　　1)a最初指向5。

　　2)a += 1运行，并将指针从5移到6，实际上并没有改变number 5。

　　列表和字典等可变数据类型的行为有所不同。它们可以被更新。因此，例如，让我们列出一个非常简单的列表：

　　如果将a附加3到此列表的末尾，我们不仅会指向list_1其他列表，还会直接更新现有列表：

　　即使我们创建了多个列表变量，只要它们指向同一个列表，更改该列表时它们也会全部更新，如下面的代码所示：

　　这是上面代码中实际发生的动画的可视化：

　　这解释了为什么在我们较早地尝试使用列表和字典时更改了全局变量的原因。由于列表和字典是可变的，因此更改它们(即使在函数内部)也将更改列表或字典本身，而对于不可变的数据类型则不是这种情况。

　　保持可变数据类型不变

　　一般来说，我们不希望函数更改全局变量，即使它们包含诸如列表或字典之类的可变数据类型也是如此。那是因为在更复杂的分析和程序中，我们可能经常使用许多不同的功能。如果所有人都在更改他们正在处理的列表和词典，则很难跟踪正在更改的内容。

　　值得庆幸的是，有一个简单的方法可以解决此问题：我们可以使用内置的Python方法来复制列表或字典.copy()。

　　如果您尚未了解方法，请不要担心。它们在我们的Python中级课程中已涉及到，但是对于本教程而言，您需要知道的是它的.copy()工作方式如下.append()：

　　让我们再来看一下我们为列表编写的函数，并对其进行更新，以使函数内部发生的变化不会改变initial_list。我们需要做的就是将传递给函数的参数从initial_list更改为initial_list.copy()

　　如我们所见，这解决了我们的问题。原因如下：using .copy()创建列表的单独副本，因此指向initial_list自身的a_list是新副本，而不是指向自身initial_list。a_list之后，对该单独的列表(而不是列表initial_list本身)进行的任何更改，因此的全局值initial_list不变。

　　但是，该解决方案仍然不是完美的，因为.copy()每次传递参数给函数时，我们都必须记住要添加，否则就有可能意外更改的全局值initial_list。如果我们不想为此担心，我们实际上可以在函数内部创建该列表副本：

　　通过这种方法，我们可以像initial_list函数一样安全地传递一个可变的全局变量，并且不会更改全局值，因为函数本身会创建一个副本，然后对该副本执行其操作。

　　该.copy()方法也适用于词典。与列表一样，我们可以简单地添加.copy()参数到传递函数的位置，以创建一个副本，该副本将用于该函数，而无需更改原始变量：

　　但是，再次使用该方法意味着我们需要记住.copy() 每次将字典传递给make_percentages()函数时都要添加。如果我们要经常使用此函数，则最好将复制实现到函数本身中，这样就不必记住这样做了。

　　在下面，我们将.copy()在函数本身内部使用。这将确保我们可以在不更改作为参数传递给它的全局变量的情况下使用它，python函数控制列表和词典https://www.aaa-cg.com.cn/data/2321.html并且无需记住要.copy()为传递的每个参数添加参数。

　　如我们所见，修改函数以创建字典的副本，然后仅在该副本中将计数更改为百分比已使我们能够执行所需的操作，而无需实际更改content_ratings。

　　结论

　　在python函数控制列表和词典中，我们研究了可变数据类型和可变数据类型之间的区别，可变数据类型可以更改，可变数据类型不能更改。我们了解了如何使用该方法.copy()制作可变数据类型(如列表和字典)的副本，以便我们可以在不更改其全局值的情况下在函数中使用它们。

https://www.toutiao.com/i6836270942046388748/

八、java转换python

Java转换Python：从Java开发者到Python爱好者的转变

在软件开发行业中，Java和Python是两种备受推崇的编程语言。Java作为一种静态类型语言，被广泛应用于企业级应用程序开发，而Python则因其简洁、易读的语法而备受开发者青睐。对于许多从事Java开发的技术人员来说，学习和掌握Python是一个具有挑战性但又充满乐趣的过程。

本文将探讨Java开发者转换为Python爱好者的过程，分享一些有关这两种编程语言之间差异的见解，以及如何顺利地从Java转向Python。

1. Java与Python：两种不同的编程范式

Java是一种基于类和对象的静态类型语言，其强类型检查和编译时类型检查使得Java在大型项目中具有较高的稳定性和可维护性。而Python则是一种动态类型语言，支持面向对象、过程式和函数式编程范式，其简洁的语法和动态性使得Python在快速原型设计和数据分析领域备受欢迎。

当Java开发者转向Python时，他们需要适应Python动态类型的特性，理解Python的函数式编程和动态语言特有的灵活性。尽管Java和Python都是面向对象的编程语言，但它们在语法和设计理念上存在诸多差异，需要转换者花费一定时间去熟悉和掌握。

2. Java到Python的转换挑战

对于习惯了Java的强类型检查和IDE支持的开发者来说，转向Python可能会面临一些挑战。首先是Python的动态类型特性，这意味着变量的类型是在运行时确定的，与Java的静态类型相比，需要开发者更加小心地处理变量类型的转换和错误。

其次是Python的语法和代码规范与Java有很大不同，例如Python使用缩进来表示代码块结构，而Java使用大括号。这种语法上的差异需要转换者适应并养成良好的编码习惯。

另外，Java开发者转向Python时需要掌握Python的常用库和工具，例如NumPy、Pandas和Matplotlib等，这些库在数据科学和机器学习领域扮演着重要的角色，对于Python开发者来说是必不可少的技能。

3. 克服转换挑战的方法

虽然从Java转向Python可能会面临一些挑战，但通过一些方法和实践，转换者可以顺利地掌握Python的技能并享受编程的乐趣。以下是一些克服转换挑战的方法：

• 学习Python基础知识： 从了解Python的基本语法和数据类型开始，建立起对Python的基础认识是转换者的第一步。
• 练习编码： 通过编写小型项目或参与开源项目，提升对Python语法和编程习惯的熟练程度。
• 阅读Python代码： 阅读他人的Python代码可以帮助转换者学习Python的编码风格和最佳实践，提高自己的编程水平。
• 参与社区和论坛： 加入Python开发者社区，参与讨论和交流，获取他人的经验分享和建议，扩展自己的编程视野。
• 持续学习： Python作为一门不断发展的编程语言，转换者需要不断学习和跟进Python的最新技术和趋势，保持自己的竞争力。

4. Java开发者转向Python的收获

尽管Java开发者转向Python会面临一些挑战，但一旦掌握了Python的技能，他们将获得许多收获和好处。首先是Python的广泛应用领域，Python在Web开发、数据分析、人工智能等领域都有着广泛的应用，转换者可以更加灵活地选择自己感兴趣的领域进行开发。

其次是Python的强大生态系统，Python拥有丰富的库和工具支持，例如Scikit-learn、TensorFlow等，这些工具在机器学习和数据科学领域具有重要作用，让转换者能够更加高效地开发和实现自己的目标。

最重要的是，通过从Java转向Python，转换者将拓宽自己的技术视野，学习新的编程范式和思维方式，不断提升自己的技能水平和竞争力，为自己的职业发展打下坚实的基础。

结语

总的来说，Java开发者转向Python是一个具有挑战性但又有趣的过程，通过不断学习、练习和实践，转换者可以顺利地掌握Python的技能，拓宽自己的编程视野，实现个人的职业发展目标。在转换的过程中，需要耐心和坚持，相信自己的能力和潜力，勇敢地踏出新的编程领域，迎接更广阔的发展空间。

九、python 列表套字段

Python是一种功能强大的编程语言，拥有丰富的内置数据结构，其中列表（list）是最常用和灵活的数据类型之一。在Python中，列表可以包含各种数据类型的元素，甚至可以嵌套其他数据结构，如字典（dictionary）和列表。

当涉及到列表套字段（list of dictionaries）这种数据结构时，我们通常需要处理包含多个字典的列表。这种结构在实际应用中非常常见，因为它可以帮助我们组织和处理复杂的数据。

创建列表套字段

要创建一个列表，其中每个元素都是一个字典，我们可以按照以下方式编写代码：

data = [ {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'}, {'name': 'Bob', 'age': 30, 'city': 'San Francisco'}, {'name': 'Charlie', 'age': 35, 'city': 'Seattle'} ]

在这个例子中，data是一个包含三个字典元素的列表。每个字典都表示一个人的信息，包括姓名、年龄和所在城市。这种结构非常适合用来存储和处理多个相关条目的数据。

访问列表套字段中的元素

要访问列表套字段中特定元素的值，我们可以使用索引和键来获取所需的数据。例如，要获取第二个字典元素中的姓名：

name = data[1]['name']
print(name)

这将输出Bob，因为我们使用索引1选择了列表中的第二个字典元素，然后使用键'name'获取了相应的值。

操作列表套字段

通过列表套字段，我们可以进行各种操作，如添加新元素、删除元素或对元素进行更新。以下是一些常见的操作示例：

• 向列表中添加新字典元素：

data.append({'name': 'David', 'age': 28, 'city': 'Boston'})

• 删除指定位置上的字典元素：

del data[0]

• 更新字典元素的数值：

data[1]['age'] = 31

遍历列表套字段

要遍历列表套字段中的所有元素，我们可以使用循环结构来逐个访问每个字典。下面是一个简单的示例，展示了如何遍历并打印每个人的信息：

for person in data:
    print(f"Name: {person['name']}, Age: {person['age']}, City: {person['city']}")

通过这种方式，我们可以方便地访问列表套字段中的所有信息，并对其进行处理。

总结

列表套字段是Python中一种非常有用的数据结构，能够帮助我们有效地组织和处理复杂的数据。通过合理地使用列表和字典的组合，我们可以轻松地表示和操作各种类型的信息，为编程工作带来便利。

希望本文对你理解列表套字段这一概念有所帮助，也希望你能在实际项目中熟练运用它。如有任何疑问或意见，欢迎在下方留言讨论。

十、python怎么列表逆序打印？

假设有一列表l=[1,2,3,4],则python逆序打印代码如下:

print( l.reverse())

list的reverse方法会改变调用者的存储顺序，这样，可再一次执行reverse函数回复原状。