JSON数据格式的转换

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

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。以Python的C语言互传数据为例：

1
2
Python格式数据->Json格式数据->C语言程序接受Json格式数据并转化为C格式数据继续使用
C格式数据->Json格式数据->Python语言程序接受Json格式数据并转化为Python格式数据继续使用

json格式数据转化

json格式的数据要求很严格，下面我们看一下要求

1
2
3
4
# json数据的格式可以是:
{"name":"admin","age":18}
# 也可以是:
{{"name":"admin","age":18},{"name":"root","age":16},{"name":"张三","age:20"}}

Python数据和Json数据的相互转化

Python数据和Json数据的相互转化

1
2
3
4
5
6
7
8
# 导入json模块
import json
# 准备符合格式json格式要求的python数据
data = [{"name":"老王","age":16}.{"name":"张三","age":20}]
# 通过json.dumps(data)方法把python数据转化为了json数据
data = json.dump(data)
# 通过json.loads(data)方法把json数据转化为了python数据
data = json.loads(data)

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

    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json数据转化为了python列表或字典

Demo

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
"""
演示JSON数据和Python字典的相互转换
"""
import json
# 准备列表，列表内每一个元素都是字典，将其转换为JSON
data = [{"name": "张大山", "age": 11}, {"name": "王大锤","age": 13}, {"name": "赵小虎", "age": 16}]
json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False)
print(type(json_str))
print(json_str)
# 准备字典，将字典转换为JSON
d = {"name": "周杰轮", "addr": "台北"}
json_str = json.dumps(d, ensure_ascii=False)
print(type(json_str))
print(json_str)
# 将JSON字符串转换为Python数据类型[{k: v, k: v}, {k: v, k: v}]
s = '[{"name": "张大山", "age": 11}, {"name": "王大锤","age": 13}, {"name": "赵小虎", "age": 16}]'
l = json.loads(s)
print(type(l))
print(l)
# 将JSON字符串转换为Python数据类型{k: v, k: v}
s = '{"name": "周杰轮", "addr": "台北"}'
d = json.loads(s)

运行结果

1
2
3
4
5
6
<class 'str'>
[{"name": "张大山", "age": 11}, {"name": "王大锤", "age": 13}, {"name": "赵小虎", "age": 16}]
<class 'str'>
{"name": "周杰轮", "addr": "台北"}
<class 'list'>
[{'name': '张大山', 'age': 11}, {'name': '王大锤', 'age': 13}, {'name': '赵小虎', 'age': 16}]

pyecharts模块简介

pyecharts模块

  • 如果想要做出数据可视化效果图，可以借助pyecharts模块来完成
  • 概况：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

pyecharts模块安装

  • 使用在前面学过的pip命令即可快速安装PyEcharts模块

    1
    pip install pyecharts

pyecharts的入门使用

pyecharts入门

基础折线图

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
# 导包，导入Line功能构建折线图对象
from pyecharts.charts import Line
# 得到折线图对象
line = Line()
# 添加x轴数据
line.add_xaxis(["中国", "美国", "英国"])
# 添加y轴数据
line.add_yaxis("GDP", [30, 20, 10])
# 生成图表
line.render()

pyecharts有哪些配置选项

  • 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

set_global_opots方法

  • 这里全局配置选项可以通过set_global_opts方法来进行配置，相应的选项和选项的功能如下：
    • TitleOpts：标题配置项
    • LegendOpts：图例配置项
    • ToolboxOpts：工具箱配置项
    • VisualMapOpts：视觉映射配置项
    • TooltipOpts：提示框配置项
    • DataZoomOpts：区域缩放配置项
  • 系列配置项，我们在后面构建案例时讲解

set_global_opts方法

1
2
3
4
5
6
7
line.set_global_opts(
	title_opts=TitleOpts("测试", pos_left="center", pos_bottom="1%"),
	legend_opts=LegendOpts(is_show=True),
	toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True),
	visualmap_opts=VisualMapOpts(is_show=True),
	tooltip_opts=TooltipOpts(is_show=True),
)

总结

  • pyecharts模块中有很多的配置选项，常用到两个类别的选项

    • 全局配置选项
    • 系列配置选项

  • 全局配置项能做什么

    • 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

Demo

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
"""
演示pyecharts的基础入门
"""
# 导包
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.options import TitleOpts, LegendOpts, ToolboxOpts, VisualMapOpts
# 创建一个折线图对象
line = Line()
# 给折线图对象添加x轴的数据
line.add_xaxis(["中国", "美国", "英国"])
# 给折线图对象添加y轴的数据
line.add_yaxis("GDP", [30, 20, 10])
# 设置全局配置项set_global_opts来设置
line.set_global_opts(
    title_opts=TitleOpts(title="GDP展示", pos_left="center", pos_bottom="1%"),
    legend_opts=LegendOpts(is_show=True),
    toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True),
    visualmap_opts=VisualMapOpts(is_show=True),
)
# 通过render方法，将代码生成为图像
line.render()

练习

Demo

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
"""
演示可视化需求1：折线图开发
"""
import json
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.options import TitleOpts, LabelOpts

# 处理数据
f_us = open("D:/美国.txt", "r", encoding="UTF-8")
us_data = f_us.read()   # 美国的全部内容
f_jp = open("D:/日本.txt", "r", encoding="UTF-8")
jp_data = f_jp.read()   # 日本的全部内容
f_in = open("D:/印度.txt", "r", encoding="UTF-8")
in_data = f_in.read()   # 印度的全部内容
# 去掉不合JSON规范的开头
us_data = us_data.replace("jsonp_1629344292311_69436(", "")
jp_data = jp_data.replace("jsonp_1629350871167_29498(", "")
in_data = in_data.replace("jsonp_1629350745930_63180(", "")
# 去掉不合JSON规范的结尾
us_data = us_data[:-2]
jp_data = jp_data[:-2]
in_data = in_data[:-2]
# JSON转Python字典
us_dict = json.loads(us_data)
jp_dict = json.loads(jp_data)
in_dict = json.loads(in_data)
# 获取trend key
us_trend_data = us_dict['data'][0]['trend']
jp_trend_data = jp_dict['data'][0]['trend']
in_trend_data = in_dict['data'][0]['trend']
# 获取日期数据，用于x轴，取2020年（到314下标结束）
us_x_data = us_trend_data['updateDate'][:314]
jp_x_data = jp_trend_data['updateDate'][:314]
x_data = in_trend_data['updateDate'][:314]
# 获取确认数据，用于y轴，取2020年（到314下标结束）
us_y_data = us_trend_data['list'][0]['data'][:314]
jp_y_data = jp_trend_data['list'][0]['data'][:314]
in_y_data = in_trend_data['list'][0]['data'][:314]
# 生成图表
line = Line()   # 构建折线图对象
# 添加x轴数据
line.add_xaxis(us_x_data)   # x轴是公用的，所以使用一个国家的数据即可
# 添加y轴数据
line.add_yaxis("美国确诊人数", us_y_data, label_opts=LabelOpts(is_show=False))     # 添加美国的y轴数据
line.add_yaxis("日本确诊人数", jp_y_data, label_opts=LabelOpts(is_show=False))     # 添加日本的y轴数据
line.add_yaxis("印度确诊人数", in_y_data, label_opts=LabelOpts(is_show=False))     # 添加印度的y轴数据
# 设置全局选项
line.set_global_opts(
    # 标题设置
    title_opts=TitleOpts(title="2020年美日印三国确诊人数对比折线图", pos_left="center", pos_bottom="1%")
)
# 调用render方法，生成图表
line.render()
# 关闭文件对象
f_us.close()
f_jp.close()
f_in.close()