### 1.说明
Json,全称为JavaScript Object Notation,即JavaScript对象标记
json格式:
```
[{
"name": "Bob",
"gender": "male",
"birthday": "1992-10-18"
}, {
"name": "Selina",
"gender": "female",
"birthday": "1995-10-18"
}]
```
### 2.读取Json
通过json库实现对json文件的读写操作,调用json库的loads\(\)方法将Json文本字符串转为Json对象,可以通过dumps\(\)方法将Json对象转为文本字符串
实例:
```
import json
content = """
[{
"name": "Bob",
"gender": "male",
"birthday": "1992-10-18"
}, {
"name": "Selina",
"gender": "female",
"birthday": "1995-10-18"
}]
"""
print(type(content))
content = json.loads(content)
print(type(content))
print(content)
```
运行结果:
```
<class 'str'>
<class 'dict'>
[{'name': 'Bob', 'gender': 'male', 'birthday': '1992-10-18'}, {'name': 'Selina', 'gender': 'female', 'birthday': '1995-10-18'}]
```
注意: Json 的数据需要用双引号来包围,不能使用单引号,不然会抛出如下错误
```
json.decoder.JSONDecodeError: Expecting property name enclosed in double quotes: line 3 column 5 (char 8)
```
从json文本中读取内容
```
import json
with open('test.json','r') as f:
content = f.read()
content = json.loads(content)
print(content)
```
运行结果:
```
[{'name': 'Bob', 'gender': 'male', 'birthday': '1992-10-18'}, {'name': 'Selina', 'gender': 'female', 'birthday': '1995-10-18'}]
```
### 3.输出json
利用dumps\(\)方法将json对象转化为字符串,然后使用write\(\)方法写入文本中
```
import json
content = [{
'name': 'Bob',
'gender': 'male',
'birthday': '1992-10-18'
}]
with open('test2.json','w') as f:
f.write(json.dumps(content))
```
如果json中包含中文字符,为了保证输出正文,需要指定一个参数ensure\_ascii=False,另外还需要指定文件输出的编码
```
import json
content = [{
'name': '天使',
'gender': '女',
'birthday': '1992-10-18'
}]
with open('test2.json','w',encoding='utf-8') as f:
f.write(json.dumps(content,ensure_ascii=False,indent=2))
```
- 介绍
- 1.开发环境配置
- 1.1 python3的安装
- 1.1.1 windows下的安装
- 1.1.2 Linux下的安装
- 1.1.3 Mac下的安装
- 1.2 请求库的安装
- 1.2.1 requests的安装
- 1.2.2 selenium的安装
- 1.2.3 ChromeDriver的安装
- 1.2.4 GeckoDriver 的安装
- 1.2.5 PhantomJS的安装
- 1.2.6 aiohttp的安装
- 1.3 解析库的安装
- 1.3.1 lxml的安装
- 1.3.2 Beautiful Soup的安装
- 1.3.3 pyquery的安装
- 1.3.4 tesserocr的安装
- 1.4 数据库的安装
- 1.4.1 MySQL的安装
- 1.4.2 MongoDB的安装
- 1.4.3 Redis的安装
- 1.5 存储库的安装
- 1.5.1 PyMySQL的安装
- 1.5.2 PyMongo的安装
- 1.5.3 redis-py的安装
- 1.5.4 RedisDump的安装
- 1.6 Web库的安装
- 1.6.1 Flask的安装
- 1.6.2 Tornado的安装
- 1.7 App爬取相关库的安装
- 1.7.1 Charles的安装
- 1.7.2 mitmproxy的安装
- 1.7.3 Appium的安装
- 1.8 爬虫框架的安装
- 1.8.1 pyspider的安装
- 1.8.2 Scrapy的安装
- 1.8.3 Scrapy-Splash的安装
- 1.8.4 ScrapyRedis的安装
- 1.9 布署相关库的安装
- 1.9.1 Docker的安装
- 1.9.2 Scrapyd的安装
- 1.9.3 ScrapydClient的安装
- 1.9.4 ScrapydAPI的安装
- 1.9.5 Scrapyrt的安装
- 1.9.6-Gerapy的安装
- 2.爬虫基础
- 2.1 HTTP 基本原理
- 2.1.1 URI和URL
- 2.1.2 超文本
- 2.1.3 HTTP和HTTPS
- 2.1.4 HTTP请求过程
- 2.1.5 请求
- 2.1.6 响应
- 2.2 网页基础
- 2.2.1网页的组成
- 2.2.2 网页的结构
- 2.2.3 节点树及节点间的关系
- 2.2.4 选择器
- 2.3 爬虫的基本原理
- 2.3.1 爬虫概述
- 2.3.2 能抓怎样的数据
- 2.3.3 javascript渲染的页面
- 2.4 会话和Cookies
- 2.4.1 静态网页和动态网页
- 2.4.2 无状态HTTP
- 2.4.3 常见误区
- 2.5 代理的基本原理
- 2.5.1 基本原理
- 2.5.2 代理的作用
- 2.5.3 爬虫代理
- 2.5.4 代理分类
- 2.5.5 常见代理设置
- 3.基本库使用
- 3.1 使用urllib
- 3.1.1 发送请求
- 3.1.2 处理异常
- 3.1.3 解析链接
- 3.1.4 分析Robots协议
- 3.2 使用requests
- 3.2.1 基本用法
- 3.2.2 高级用法
- 3.3 正则表达式
- 3.4 抓取猫眼电影排行
- 4.解析库的使用
- 4.1 使用xpath
- 4.2 使用Beautiful Soup
- 4.3 使用pyquery
- 5.数据存储
- 5.1 文件存储
- 5.1.1 TXT 文件存储
- 5.1.2 JSON文件存储
- 5.1.3 CSV文件存储
- 5.2 关系型数据库存储
- 5.2.1 MySQL的存储
- 5.3 非关系数据库存储
- 5.3.1 MongoDB存储
- 5.3.2 Redis存储
- 6.Ajax数据爬取
- 6.1 什么是Ajax
- 6.2 Ajax分析方法
- 6.3 Ajax结果提取
- 6.4 分析Ajax爬取今日头条街拍美图
- 7.动态渲染页面爬取
- 7.1 Selenium的使用
- 7.2 Splash的使用
- 7.3 Splash负载均衡配置
- 7.4 使用selenium爬取淘宝商品
- 8.验证码的识别
- 8.1 图形验证码的识别
- 8.2 极验滑动验证码的识别
- 8.3 点触验证码的识别
- 8.4微博宫格验证码的识别
- 9.代理的使用
- 9.1 代理的设置
- 9.2 代理池的维护
- 9.3 付费代理的使用
- 9.4 ADSL拨号代理
- 9.5 使用代理爬取微信公总号文章
- 10.模拟登录
- 10.1 模拟登陆并爬去GitHub
- 10.2 Cookies池的搭建
- 11.App的爬取
- 11.1 Charles的使用
- 11.2 mitmproxy的使用
- 11.3 mitmdump“得到”App电子书信息
- 11.4 Appium的基本使用
- 11.5 Appnium爬取微信朋友圈
- 11.6 Appium+mitmdump爬取京东商品
- 12.pyspider框架的使用
- 12.1 pyspider框架介绍
- 12.2 pyspider的基本使用
- 12.3 pyspider用法详解
- 13.Scrapy框架的使用
- 13.1 scrapy框架介绍
- 13.2 入门
- 13.3 selector的用法
- 13.4 spider的用法
- 13.5 Downloader Middleware的用法
- 13.6 Spider Middleware的用法
- 13.7 Item Pipeline的用法
- 13.8 Scrapy对接Selenium
- 13.9 Scrapy对接Splash
- 13.10 Scrapy通用爬虫
- 13.11 Scrapyrt的使用
- 13.12 Scrapy对接Docker
- 13.13 Scrapy爬取新浪微博
- 14.分布式爬虫
- 14.1 分布式爬虫原理
- 14.2 Scrapy-Redis源码解析
- 14.3 Scrapy分布式实现
- 14.4 Bloom Filter的对接
- 15.分布式爬虫的部署
- 15.1 Scrapyd分布式部署
- 15.2 Scrapyd-Client的使用
- 15.3 Scrapyd对接Docker
- 15.4 Scrapyd批量部署
- 15.5 Gerapy分布式管理
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- 源码
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