在通过requests.post()进行POST请求时,传入报文的参数有两个,一个是data,一个是json. data与json既可以是str类型,也可以是dict类型. 区别: 1.不管json是str还是dict,如果不指定headers中的content-type,默认为application/json 2.data为dict时,如果不指定content-type,默认为application/x-www-form-urlencoded,相当于普通form表单提交的形式 3.data为s

static string GetLotteryByPhase(string phaseNo) { // Set the url and charset string url = "http://baidu.lecai.com/lottery/draw/ajax_get_detail.php?lottery_type=50&phase=" + phaseNo; string charset = "gb2312"; dynamic lotteryObj = n

json和dict对比 json的key只能是字符串,python的dict可以是任何可hash对象(hashtable type): json的key可以是有序.重复的:dict的key不可以重复. json的value只能是字符串.浮点数.布尔值或者null,或者它们构成的数组或者对象. json的字符串强制双引号,dict字符串可以单引号.双引号: dict可以嵌套tuple,json里只有数组. json:true.false.null:python:True.False.None js

python接口测试如何正确传参: POST 传data:data是python字典格式:传参data=json.dumps(data)是字符串类型传参 #!/usr/bin/env python3 # -*-coding:utf-8-*- # __author__: hunter import requests import json url = "http://xxxxxxxxxxxx/oauth/token" data = { "clientId": &quo

1.json模块 json     用于[字符串]和 [python基本数据类型] 间进行转换(可用于不同语言之前转换),json.loads,将字符串转成python的基本数据类型,json.dumps将python的基本数据类型转换成字符串,用法之前和pickle相同,值得一提的是,loads的时候,如果转换之后数据内部如果有多个元素要用双引号,最外边用单引号(比如列表等),以此区分整个数据的和数据元素的一个边界,否则容易混乱. 2.requests模块简介安装 Python标准库中提供了:

Python的字典和JSON在表现形式上非常相似 #这是Python中的一个字典 dic = { 'str': 'this is a string', 'list': [1, 2, 'a', 'b'], 'sub_dic': { 'sub_str': 'this is sub str', 'sub_list': [1, 2, 3] }, 'end': 'end' } 这是javascript中的一个JSON对象 json_obj = { 'str': 'this is a string', 'a

1. 概述 JSON (JavaScript Object Notation)是一种使用广泛的轻量数据格式. Python标准库中的json模块提供了JSON数据的处理功能. Python中一种非常常用的基本数据结构就是字典(Dictionary). 它的典型结构如下: d = { 'a': 123, 'b': { 'x': ['A', 'B', 'C'] } } 而JSON的结构如下: { "a": 123, "b": { "x": [&quo

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,采用完全独立于语言的文本格式,支持不同程序之间的数据转换.但是只能转换简单的类型如:(列表.字典.字符串.数字.)等,比如日期格式.类对象等json就处理不了. 在python中,有专门处理json格式的模块  json 和 pickle模块: json模块用于字符串和python数据类型间进行转换:pickle模块用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换,而且都提供了dumps.d

1. 什么是序列化 我们把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化. 序列化之后,就可以把序列化后的内容写入磁盘,或者通过网络传输到别的机器上. 反过来,把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化,即unpickling. 举例:大家应该都玩过魔兽争霸,应该知道该游戏有一个存档的功能,我每次不想玩得时候就可以存档,然后再玩得时候我们根本不需要重新开始玩,只需要读档就可以了.我们现在学习的事面向对象的思想,那么在我们眼中不管是我们的游戏角色还是游戏中的怪物.装备等等都可以看成是 一

序列化 在程序运行的过程中,所有的变量都储存在内存中,例如定义一个dict d=dict(name='Bob',age=20,score=88) 可以随时修改变量,比如把name修改为'Bill',但是一旦程序结束,变量所占用的内存就被OS完全回收.如果没有把修改后的'Bill'存储到磁盘上,下次重新运行程序,变量又会被初始化为'Bob'. 序列化 把变量从内存中变为可存储或传输的过程称为序列化,在Python中称为pickling,其他语言中称为serilization.marshalling

一.概述 1.1 关于JSON数据格式 JSON (JavaScript Object Notation), specified by RFC 7159 (which obsoletes RFC 4627) and by ECMA-404, is a lightweight data interchange format inspired by JavaScript object literal syntax (although it is not a strict subset of Java

--背景 使用WCF定义REST风格的WebService,如下: [ServiceContract]    public interface INISTService    {        [OperationContract, WebInvoke(UriTemplate = "/EnrollTP/{context}",            RequestFormat = WebMessageFormat.Json,            ResponseFormat = Web

json模块 JSON (JavaScript Object Notation):是一个轻量级的数据交换格式模块,受javascript对象文本语法启发,但不属于JavaScript的子集. 常用方法: dump(obj,fp):将对象以字符串的形式写入文件中. load(fp):将数据从文件中读出,并返回(需要变量接收)数据的原类型. dumps(obj):将对象转换成json字符串形式. loads(str):将json字符串数据转换成原来的数据类型. 实例如下:dumps(obj) | l

<Python for Data Analysis>一书由Wes Mckinney所著,中文译名是<利用Python进行数据分析>.这里记录一下学习过程,其中有些方法和书中不同,是按自己比较熟悉的方式实现的. 第四个实例:USDA Food Database 简介:美国农业部(USDA)制作了一份有关食物营养信息的数据 数据下载地址: https://github.com/wesm/pydata-book/tree/2nd-edition/datasets/usda_food 准备

<Python for Data Analysis>一书由Wes Mckinney所著,中文译名是<利用Python进行数据分析>.这里记录一下学习过程,其中有些方法和书中不同,是按自己比较熟悉的方式实现的. 第一个实例:1.usa.gov data from bit.ly 简介:2011年,URL缩短服务bit.ly和美国政府网站usa.gov合作,提供了一份从生成.gov或.mil短链接用户那里收集来的匿名数据 数据下载地址:https://github.com/wesm/py

< python for data analysis >一书的第十章例程, 主要介绍时间序列(time series)数据的处理.label:1. datetime object.timestamp object.period object2. pandas的Series和DataFrame object的两种特殊索引:DatetimeIndex 和 PeriodIndex3. 时区的表达与处理4. imestamp object.period object的频率概念,及其频率转换5. 两种频

# -*- coding:utf-8 -*-# <python for data analysis>第九章# 数据聚合与分组运算import pandas as pdimport numpy as npimport time # 分组运算过程 -> split-apply-combine# 拆分 应用 合并start = time.time()np.random.seed(10)# 1.GroupBy技术# 1.1.引文df = pd.DataFrame({ 'key1': ['a',

<利用Python进行数据分析>第七章的代码. # -*- coding:utf-8 -*-# <python for data analysis>第七章, 数据规整化 import pandas as pdimport numpy as npimport time start = time.time()# 1.合并数据集,有merge.join.concat三种方式# 1.1.数据库风格的dataframe合并(merge & join)# merge函数将两个dataf

<利用python进行数据分析>第四章的程序,介绍了numpy的基本使用方法.(第三章为Ipython的基本使用) 科学计算.常用函数.数组处理.线性代数运算.随机模块…… # -*- coding:utf-8 -*-# <python for data analysis>第四章, numpy基础# 数组与矢量计算import numpy as npimport time # 开始计时start = time.time() # 创建一个arraydata = np.array([[

常用模块: 一个Python文件就是一个模块 import xxx 1. 标准模块,Python自带的,如time/random 2. 第三方模块,如连接mysql,需要安装 3. 自己写的Python文件 校验json格式是否正确:www.bejson.com JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,其最广泛的应用是作为AJAX中web服务器和客户端的通讯的数据格式.json类似于xml,但比 XML 更小.更快,更易解析. 一.json字