一·json数据格式
1.什么是json
- JSON是一种轻量级的数据交互格式。可以按照.JSON指定的格式去组织和封装数据
- JSON本质上是一个带有特定格式的字符串
主要功能
json就是一种在各个编程语言中流通的数据格式，负责不同编程语言中的数据传递和交互
类似于:·国际通用语言-英语；中国56个民族不同地区的通用语言-普通话
2.json有什么用
各种编程语言存储数据的容器不尽相同,在Python中有字典dict这样的数据类型，而其它语言可能没有对应的字典
为了让不同的语言都能够相互通用的互相传递数据，JSON就是一种非常良好的中转数据格式。如下图，以Python和C语言互传数据为例:
3.json格式数据转化
我们发现，json数据的格式就是python中的字典或者列表里面嵌套的是字典
4.python数据和json数据的相互转化
演示
#导入json模块
import json
#准备合格式jsom格式要求的python数据
data=[{"name":"张三","age":12},{"name":"李四","age":22}]
#通过json.dumps(data)方法把python数据转化为json格式
data1=json.dumps(data)
print(f"data1的类型是{type(data1)},内容是{data1}")
#通过json.loads(data)方法把json数据转化为python数据
data2=json.loads(data1)
print(f"data2的类型是{type(data2)},内容是{data2}")
结果是
我们发现：
json数据格式类型就是字符串
数据转为json格式时，中文出现了错误
解决方法
data1=json.dumps(data,ensure_ascii=False)
后面加上ensure_ascii=False，这里就是说不使用ASCLL来转化它
#通过json.loads(data)方法把json数据转化为python数据
a='{"姓名":"周杰伦","地名":"台北"}'
print(f"{type(a)}\n{json.loads(a)}\n{type(json.loads(a))}")
结果是
5.json总结
json:是一种轻量级的数据交互格式,采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据就是字符串)
Python语言使用JSON有很大优势，因为:JSON无非就是一个单独的字典或一个内部元素都是字典的列表
所以JSON可以直接和Python的字典或列表进行无缝转换。
json格式数据转化
通过json. dumps(data)方法把python数据转化为了json数据
data = json. dumps(data)如果有中文可以带上: ensure_ascii=False参数来确保中文正常转换
通过json.loads(data)方法把josn数据转化为了 python列表或字典
二.pyecharts模块入门
如果想要做出数据可视化效果图，可以借助pyecharts模块来完成
Echarts是个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可.而Python是门富有表达力的语言，很适合用于数据处理.当数据分析遇上数据可视化时pyecharts诞生了。
这里介绍一个网址：gallery.pyecharts.org
这里面包含了pyecharts中的所有图表，如果有需要或者忘记了相关代码就可以进去查看
这里我只是简单讲解一下怎么使用pyecharts这个模块，以基本折线图为例
1.基础折线图
演示
#导包，导入line功能构建折线图对象
from pyecharts.charts import Line
line = Line()#得到折线图对象
line.add_xaxis(["中国","美国","欧洲"])#添加x轴数据
line.add_yaxis("GDP",[40,50,30])#添加y轴数据
line.render()#生成图表
点开文件之后
再点击右上角的任一浏览器（拥有的）
最后结果就是这样
pyecharts模块中有很多的配置选项，常用到2个类别的选项:
- 全局配置选项
- 系列配置选项
这次先讲解全局配置选项
全局配置选项——set_global_opts方法
效果如图：
比如
我们再以上面那个折线图举例
#导包，导入line功能构建折线图对象
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.options import TitleOpts,ToolboxOpts,VisualMapOpts
line = Line()#得到折线图对象
line.set_global_opts(
title_opts=TitleOpts(title="GDP展示",pos_left="center",pos_bottom="1%"),
toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True),
visualmap_opts=VisualMapOpts(is_show=True)
)
line.add_xaxis(["中国","美国","欧洲"])#添加x轴数据
line.add_yaxis("GDP",[40,50,30])#添加y轴数据
line.render()#生成图表
结果是
全局选型有十几个，常用的有
- 配置图表的标题
- 配置图例
- 配置鼠标移动效果
- 配置工具栏
- 等整体配置项
还有很多怎么办呢？
可以点击网址：pyecharts.org
在里面就可以找自己需要的部分
到此这篇关于python中的json数据和pyecharts模块入门的文章就介绍到这了,更多相关python中的json数据内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！