2023-08-12 13:13:19 49 0

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python json loads(json中有復雜的嵌套怎么解析)

大家好，如果您還對python json loads不太了解，沒有關系，今天就由本站為大家分享python json loads的知識，包括json中有復雜的嵌套怎么解析的問題都會給大家分析到，還望可以解決大家的問題，下面我們就開始吧！

python怎么取出json中所有的value值

在Python中，可以使用json模塊來解析JSON數據。如果要從JSON中提取所有的value值，可以使用以下步驟：

1.將JSON字符串解析為Python對象

2.遍歷Python對象中的每個鍵值對

3.提取值（value）并處理它們

如何利用Python編程批量處理Excel，來提高日常工作效率

思路與選擇更重要

我看過許多人一看到別人提問"python處理excel"之類的話題，立馬就說出一大堆的庫，結果很多初學者苦苦地編寫Python代碼處理數據，最后他們都會感覺太坑爹了。

如果我在這里列出各種處理方法，那么成千上百的字數都不夠看。我覺得你更應該了解思路與工具的選擇，不然方向錯了，你就算拿著再好用的工具也發揮不了作用。

Python與Excel的交互

Python中有許多庫可以與Excel交互，比如xlrd、xlwings等等，但是我要強調的是，這些庫僅僅讓你方便地與Excel打交道，比如，讀寫數據、設置格式。

如果你的日常任務僅僅是簡單設置格式，不需要對數據做復雜的計算和處理，那么這些庫已經可以滿足你的需求

數據處理才是核心

很多人已經會一些編程語言(比如vba)，轉到python上處理excel，結果是把vba代碼用python代碼寫一遍。諸如求平均、求和等各種從簡單到復雜的處理，都依靠自己編寫各種循環遍歷，最后只能從入門到放棄。

上述原因主要是他們只關注如何與excel交互，而忽視了數據處理才是整個問題的關鍵點。而在python中數據處理的最重要的庫pandas，就是你唯一的選擇。

選擇

因此你需要先評估你的日常處理任務，是否有非常多的處理環節是從excel開始的。

比如，你的數據是直接從數據庫中處理獲取，你只需要編寫代碼把數據輸出到excel，那么這顯然不需要使用pandas(實際上使用pandas很可能比使用其他庫來得簡單)

如果你需要使用python做各種處理，然后輸出excel，那么你必須要學習pandas，不然你只是在低效率處理數據

為什么要用pandas？

pandas的一個最大的優勢在于，大多時候你只需要告訴他做什么，就可以完成工作，而不需要你親自編寫如何遍歷數據的代碼。許多非常復雜的處理要求，使用pandas解決是輕而易舉，并且有非常好的擴展性。

我不想列出代碼去占用篇幅了。如果你有興趣，可以參考我頭條號的文章，你會發現這些文章中的python解決方案，完全沒有自己遍歷數據的寫法。以下是其中的一些文章：

[Excel數據處理你是選擇Vba還是Python？當然選擇pandas](https://www.toutiao.com/i6713810410480337419/)

4篇"Python替代ExcelVba"系列文章

若干篇利用pandas做數據分析的案例文章

最后我還是要提醒你，一定要根據自己的情況選擇適當的工具，這些都是輔助你工作的工具，不要被工具限制了你的思路

python在辦公自動化中有哪些應用場景可以提升工作效率

python在辦公自動化中有哪些應用場景可以提升工作效率？既然是辦公那就絕對離不開excel、word、ppt，這里以python為例，簡單介紹幾個可以快速處理excel、word、ppt的第三方包，經濟實用，感興趣的朋友可以嘗試一下：

pythonexcel處理包

excel日常辦公絕對離不開，各種數據的統計處理、報表展示等都要使用，如果文件少、數據少，手動處理起來沒有任何問題，但要是文件多、數據量大，手動處理起來會非常復雜、耗時，而且容易出錯，還好python針對excel處理提供了非常多的第三方包，簡單輕便的xlrd/xlwt、openpyxl，專業強大的pandas，都可以快速處理excel數據，如果你辦公中需要反復處理一些excel文件，而且數據量龐大，可以使用一下這幾個第三方包，效果來說非常不錯，可以明顯提高處理速度和辦公效率：

pythonword處理包

word也是辦公中比較常用的一個軟件，日常各種總結、報告都需要用到，如果文件少，描述內容比較多，格式也比較復雜，手動處理起來比較合適，但如果文件多，數據量少，而且格式固定，那手動處理起來就會非常耗時，還好python針對word處理提供了一個非常實用的第三方包—python-docx，可以快速生成、讀寫word文件，如果你辦公中需要生成大量的word文件，而且格式比較單一、固定，可以使用一下這個第三方包，效率來說非常不錯，分分鐘就可以搞定：

pythonppt處理包

ppt也是一個比較常用的辦公軟件，日常各種展示、匯報絕對離不開，如果文件少，內容要求精致、美觀，手動處理比較合適，但如果文件多，數據量多，且格式單一，那手動處理起來就會十分繁瑣，還好python針對ppt處理也提供了一個非常實用的第三方包—python-pptx，可以快速讀寫ppt文件、以及批量生成ppt，如果你辦公中需要大量處理ppt，格式單一且固定，可以使用一下這個第三方包，效果來說也非常不錯：

目前，就分享這3個方面吧，python對于日常辦公來說絕對有幫助，尤其在一些重復的操作上，可以明顯提高效率，當然，對于一些實驗數據的處理，python也有第三方包可以快速處理得到結果，網上也有相關教程和資料，介紹的非常詳細，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進行補充。

說說在Python中，如何讀取文件中的數據

這里以txt，csv，excel，json，word5種文件為例，簡單介紹一下Python是如何讀取這些類型文件的，實驗環境win10+python3.6+pycharm2018，主要內容如下：

txt文件

這個應該是最簡單的，大部人都應該會，直接使用open函數打開讀取就行，下面我簡單介紹一下：

1.這里假設我們要讀取的txt文件數據如下，每行數據都是4列，每列之間使用逗號分隔開：

2.接著針對以上數據，我們就可以直接編寫代碼來進行讀取了，測試代碼如下，先使用readlines函數讀取所有行數據，然后再使用split函數進行切分：

程序運行截圖如下，已經成功讀取到txt文件數據：

csv文件

這里主要用到Python自帶的標準庫csv，專門用于讀寫csv文件，下面我簡單介紹一下如何使用這個庫讀取csv文件：

1.這里假設我們要讀取的csv文件數據如下，共有4行，每行是4列：

2.測試代碼如下，非常簡單，open打開csv文件，然后直接使用reader函數讀取到list列表中就行：

程序運行截圖如下，已經成功讀取到csv文件內容：

excel文件

這里主要用到xlrd這個模塊，專門用于讀取excel文件，下面我簡單介紹一下如何使用這個模塊讀取excel文件內容：

1.首先，安裝xlrd模塊，這個直接在cmd窗口輸入命令“pipinstallxlrd”就行，如下，我的已正常安裝：

2.安裝完成后，我們就可以直接編寫代碼來讀取excel文件內容了，主要代碼及截圖如下：

這里假設我們要讀取的excel數據如下，非常簡單，5行5列：

測試代碼如下，這里既可以讀取行數列數、整行讀取，也可以讀取特定單元格內容：

程序運行截圖如下，已經成功讀取到數據：

json文件

這里主要用到Python自帶的標準庫json，專門用于讀取和解析json數據，下面我簡單介紹一下：

1.這里假設我們要讀取的json數據格式如下，存儲在一個json文件中：

2.接著針對以上json格式數據，我們就可以直接編寫代碼進行讀取了，測試代碼如下，非常簡單，open打開json文件，然后使用loads函數進行加載解析：

程序運行截圖如下，已經成功讀取到json文件數據：

word文件

這里主要用到python-docx這個模塊，專門用于讀寫word文件，下面我簡單介紹一下這個模塊的安裝和使用：

1.首先，安裝python-docx模塊，這個直接在cmd窗口輸入命令“pipinstallpython-docx”就行，如下：

2.安裝完成后，我們就可以直接編寫代碼來讀取word文件內容了，主要代碼及截圖如下：

這里假設我們要讀取的word文件內容如下，2個段落文本和1個表格：

測試代碼如下，非常簡單，依次讀取所有段落和表格數據，然后循環打印出文本內容即可：

程序運行截圖如下，已經成功讀取到word文件內容：

至此，我們就完成了利用Python來讀取txt，csv，excel，json，word這5種類型的文件。總的來說，整個過程非常簡單，只要你有一定的Python基礎，熟悉一下上面的代碼和示例，多調試幾遍程序，很快就能掌握的，當然，如果熟悉pandas模塊的話，讀取文件就會更方便（專門用于數據處理的一個庫，內置了大量讀取文件的函數），感興趣的話，可以到網上搜一下相關資料，非常多，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進行補充。