def json_loader(dict_file_dir): with open(dict_file_dir, 'r') as data_file: return json.load(data_file)

时间: 2024-04-29 14:19:39 浏览: 82
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Node.js-load-json-file-读取和解析JSON文件

这是一个用于加载 JSON 格式文件的 Python 函数，它接受一个参数 dict_file_dir，表示要加载的 JSON 文件的路径。函数使用 Python 标准库中的 json 模块，通过 open 函数打开文件，然后使用 json.load 函数将文件内容读取为一个 Python 字典，并返回该字典对象。这个函数可以用于读取 JSON 格式的配置文件或数据文件等。
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PyTorch中的state_dict是一个非常重要的工具，它用于保存和加载模型的参数。state_dict是一个Python字典，其中键是网络层的标识，值是对应层的权重和偏差等参数。这个功能使得在训练过程中可以方便地保存模型的...

def loadJson(filename): ret_json = None try: with open(filename, "r") as json_file: ret_json = json.load(json_file) except Exception as e: print(f"Error while opening {filename}.\nerror message: {e}") return ret_json #json file로부터 읽어온다. def getUrls(json_dict, url_type:int = 0, max_len:int = -1): if url_type <0 or url_type >1: raise Exception("Invalid Parameter(url_type) Error!") if url_type == 0: ret_url_list = [obj['url'] for obj in json_dict] if url_type == 1: ret_url_list = [obj['url'] for obj in json_dict['_embedded']['phish']] if max_len != -1: if len(ret_url_list) > max_len: ret_url_list = ret_url_list[:max_len] random.shuffle(ret_url_list) return ret_url_list # input : filepath # output : url list def getUrls_f(_filenames, url_type: int = 0, max_len:int = -1): ret_url_list = [] if type(_filenames) == str: json_dict = loadJson(_filenames) ret_url_list = getUrls(json_dict, url_type, max_len) if type(_filenames) == list: for filename in _filenames: json_dict = loadJson(filename) ret_url_list.extend(getUrls(json_dict, url_type, max_len)) return ret_url_list

这段代码是一个用于从 JSON 文件中读取 URL 的函数。它包含两个函数，loadJson 和 getUrls。 loadJson 函数接受一个文件名作为参数，尝试打开该文件并将其解析为 JSON 数据。如果出现任何错误，它将打印错误信息并...

优化这段代码def map_image_id(data_dict): data_temp = [] ann_file = os.path.join(data_dir, "annotations/instance_val2017.json") with open(ann_file, "r") as f: ann_data = json.load(f)["images"] for data in data_dict: for image_data in ann_data: if image_data["file_name"] == data["image_name"]: data["image_id"] = image_data["id"] data_temp.append(data) break return data_temp

with open(file_path, "r") as f: return json.load(f) def map_image_id(data_dict): ann_data = load_json(os.path.join(data_dir, "annotations/instance_val2017.json"))["images"] image_names = {image_...

这段代码实现了什么功能，能详细介绍一下吗。import pandas as pd def read_excel(file, **kwargs): data_dict = [] try: data = pd.read_excel(file, **kwargs) print(data) data_dict = data.to_dict('records') finally: print(data_dict) return data_dict

这段代码定义了一个函数 ...随后，将 data 转换为字典格式，并将字典列表存储在 data_dict 变量中。 最后，函数打印出 data_dict 并返回它。如果出现任何错误，函数将仍然打印 data_dict 但是返回一个空列表。

json_str = json.dumps(test_dict)with open('test_data.json', 'w') as json_file: json_file.write(json_str)

with open('test_data.json', 'w') as json_file: 5. 使用文件句柄的.write()方法将JSON字符串写入到文件中[^8]。 python json_file.write(json_str) 执行这些操作后，test_dict的内容就会被保存...

import torch, os, pickle, random import numpy as np from yaml import safe_load as yaml_load from json import dumps as json_dumps def load_data(data_path): with open(data_path, 'rb') as f: data = pickle.load(f) return data def save_model(model, save_path, optimizer=None): os.makedirs(os.path.dirname(save_path), exist_ok=True) data2save = { 'state_dict': model.state_dict(), 'optimizer': optimizer.state_dict(), } torch.save(data2save, save_path) def load_model(model, load_path, optimizer=None): data2load = torch.load(load_path, map_location='cpu') model.load_state_dict(data2load['state_dict']) if optimizer is not None and data2load['optimizer'] is not None: optimizer = data2load['optimizer'] def fix_random_seed_as(seed): random.seed(seed) torch.random.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmark = False if __name__ == "__main__": pass

fix_random_seed_as 函数用于设置随机种子，以确保实验的可重复性。它接受一个种子值作为输入，并使用该种子值设置随机数生成器的种子。 最后，if __name__ == "__main__": 语句是一个条件判断语句，用于判断...

from file_define import * from data_define import * text_file_reader = TextFileReader("D:\\BaiduNetdiskDownload\\资料\\第13章资料\\2011年1月销售数据.txt") json_file_reader = JsonFileReader("D:\\BaiduNetdiskDownload\\资料\\第13章资料\\2011年2月销售数据JSON.txt") """ 参数: jan_data: 处理后的 一月份 数据 feb_data: 处理后的 二月份 数据 """ jan_data: list[Record] = text_file_reader.read_data() feb_data: list[Record] = json_file_reader.read_data() # 两个月的数据存放在：all_data 中 list类型 all_data: list[Record] = jan_data + feb_data data_dict: dict[str, int] = {} for record in all_data: if record.date not in data_dict.keys(): data_dict[record.date] = record.money print(f"data_dict:{data_dict}\trecord.money{record.money}") else: data_dict[record.date] = data_dict[record.date] + record.money 如何理解for循环的代码

在循环中，它首先检查 record.date 是否已经存在于 data_dict 字典的键中。如果不存在，就将 record.date 作为键，record.money 作为对应的值添加到 data_dict 中，并打印出相应的信息。如果 record.date...

def __getitem__(self, idx): file = self.tiles[idx] data_dict = np.load(file) data = [torch.from_numpy(data_dict[p]) for p in self.parts] if self.transform is not None: data = self.transform(data) return data def __len__(self): return len(self.tiles)是什么意思

- 使用 np.load(file) 加载 .npz 文件并将数据存储到 data_dict 字典中。 - 使用列表推导式将 data_dict 中的数据转换为 torch.Tensor 对象，并存储在列表 data 中。 - 如果定义了数据的转换函数 self....

json_str = json.dumps(cla_dict, indent=4) with open('class_indices.json', 'w') as json_file: json_file.write(json_str)

这段代码的作用是将一个 Python 字典对象 cla_dict 转换成 JSON 格式的字符串，并将其写入到名为 class_indices.json 的文件中。其中，json.dumps() 方法用于将 Python 对象转换成 JSON 格式的字符串，indent...

def __str__(self): return json.dumps(dict(self), ensure_ascii=False) def __repr__(self): return self.__str__() 什么意思

具体来说，这段代码中，__str__() 方法将该类的实例转换为一个 Python 字典，然后将该字典使用 JSON 编码为一个字符串，并指定 ensure_ascii=False 参数以保留非 ASCII 字符。__repr__() 方法则直接调用 __...

def load_dict(dict_name): if os.path.isfile(os.path.join('../data/DICT', dict_name)): with open(os.path.join('..data/DICT', dict_name)) as f: tmp_dict = json.load(f) res_count_dict = {} for i in range(20): res_count_dict[1] = tmp_dict[str(i)] else: print ("dictionary not exist! initializing an empty one ..") res_count_dict = {0: 0, 1: 0, 2: 0, 3: 0, 4: 0, 5: 0, 6: 0, 7: 0, 8: 0, 9: 0, 10: 0, 11: 0, 12: 0, 13: 0, 14: 0,15: 0, 16: 0, 17: 0, 18: 0, 19: 0} for key in res_count_dict: print (label_res_dict[(key)] + " " + str(res_count_dict[key])) return res_count_dict

如果找到了字典文件，则将文件内容解析为一个 JSON 对象，并将其中的数据存储到一个新的字典对象中。这个新的字典对象包含了 20 个键值对，每个键对应一个数字，表示该数字在字典中出现的次数。如果字典文件不存在，...

class Iterator(Dataset): def __init__(self, data_dict, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=1): self.data_dict = data_dict self.keys = list(data_dict.keys()) self.iter = DataLoader(dataset=self, batch_size=batch_size, shuffle=shuffle, num_workers=num_workers) def __getitem__(self, index): return {k: self.data_dict[k][index] for k in self.keys} def __len__(self): return self.data_dict["SessionId"].shape[0]代码解释

该类的属性包括 data_dict、keys 和 iter，分别表示数据集字典、数据集特征名列表和数据集加载器。类还定义了三个方法，__getitem__、__len__ 和 __init__，分别表示获取数据、获取数据集长度和初始化数据集。具体...

import json from data_define import Record # 先定义一个抽象类用来做顶层设计，确定有那些功能需要实现 class FileReader: def read_data(self) -> list[Record]: """读取文件的数据，读到的每一条数据都转换为Record对象。将它们都封装到list内返回即可""" pass class TextFileReader(FileReader): def __init__(self,path): self.path = path # 定义成员变量记录文件的路径 # 复写（实现抽象方法）父类的方法 def read_data(self) -> list[Record]: f = open(self.path,"r",encoding="UFT-8") record_list: list[Record] = [] for line in f.readlines(): line = line.strip() # 消除读取到的每一行数据中的\n data_list = line.split(",") record = Record(data_list[0],data_list[1],int(data_list[2]),data_list[3]) record_list.append(record) f.close() return record_list class JsonFileReader(FileReader): def __init__(self,path): self.path = path def read_data(self) -> list[Record]: f = open(self.path,"r",encoding="UFT-8") record_list: list[Record] = [] for line in f.readlines(): data_dict = json.load((line)) record = Record(data_dict["data"],data_dict["order_id"],int(data_dict["money"]),data_dict("province")) record_list.append(record) f.close() return record_list if __name__ == '__main__': text_file_reader = TextFileReader("D:/2011年1月销售数据。txt") json_file_reader = JsonFileReader("D:/2011年2月销售数据JSON.txt") list1 = text_file_reader.read_data() list2 = json_file_reader.resa_data() for l in list1: print(l)

TextFileReader和JsonFileReader是FileReader的子类，它们分别实现了read_data()方法来读取文本文件和JSON文件的数据。 通过多态性，我们可以使用父类类型的引用指向不同的子类对象，并调用相同的方法来...

import json from data_define import Record # 先定义一个抽象类用来做顶层设计，确定有那些功能需要实现 class FileReader: def read_data(self) -> list[Record]: """读取文件的数据，读到的每一条数据都转换为Record对象。将它们都封装到list内返回即可""" pass class TextFileReader(FileReader): def __init__(self,path): self.path = path # 定义成员变量记录文件的路径 # 复写（实现抽象方法）父类的方法 def read_data(self) -> list[Record]: f = open(self.path, "r", encoding="UTF-8") record_list: list[Record] = [] for line in f.readlines(): line = line.strip() # 消除读取到的每一行数据中的\n data_list = line.split(",") record = Record(data_list[0],data_list[1],int(data_list[2]),data_list[3]) record_list.append(record) f.close() return record_list class JsonFileReader(FileReader): def __init__(self,path): self.path = path def read_data(self) -> list[Record]: f = open(self.path,"r",encoding="UTF-8") record_list: list[Record] = [] for line in f.readlines(): data_dict = json.loads(line) record = Record(data_dict["date"], data_dict["order_id"], int(data_dict["money"]), data_dict["province"]) record_list.append(record) f.close() return record_list if __name__ == '__main__': text_file_reader = TextFileReader("D:/2011年1月销售数据.txt") json_file_reader = JsonFileReader("D:/2011年2月销售数据JSON.txt") list1 = text_file_reader.read_data() list2 = json_file_reader.read_data() for l in list1: print(l) for l in list2: print(l)

然后，你使用read_data()方法读取文件内容，并将结果存储在list1和list2中。最后，你使用循环遍历并打印了这些列表中的每个记录。 如果你运行这段代码并且提供的文件路径是正确的，它应该能够读取文件并打印...

from file_define import FileReader, TextFileReader, JsonFileReader from data_define import Record text_file_reader = TextFileReader("D:/2011年1月销售数据.txt") json_file_reader = JsonFileReader("D:/2011年2月销售数据JSON.txt") jan_data:list[Record] = text_file_reader.read_data() feb_data:list[Record] = json_file_reader.read_data() # 将2个月份的数据合并为1个list来存储 all_data:list[Record] = jan_data + feb_data # 开始进行数据计算 # {“2011-01-01”：1534，“2011-01-02”：300} data_dict = {} for record in all_data: if record.date in data_dict.keys(): # 当前日期已经有记录了，所以和老记录做累加即可 data_dict[record.data] += record.money else: data_dict[record.data] = record.money print(data_dict)

根据你提供的代码，你创建了一个TextFileReader对象和一个JsonFileReader对象，分别用于读取文本文件和 JSON 文件。然后，你调用了它们的read_data()方法，并将返回的结果存储在jan_data和feb_data列表中...

解释这段代码 def load_data_set(self, train_file, test_file): train_dict = defaultdict(list) test_dict = defaultdict(list) train_user_items_dict = defaultdict(list) train_item_users_dict = defaultdict(list) test_user_items_dict = defaultdict(list) test_item_users_dict = defaultdict(list) train_data = [] test_data = [] with open(train_file) as f_train: with open(test_file) as f_test: for l in f_train: uid, iid = l.strip().split('\t') train_dict[int(uid)].append(int(iid)-self.n_users) train_user_items_dict[int(uid)].append(int(iid)) train_item_users_dict[int(iid)].append(int(uid)) train_data.append((int(uid), int(iid))) for l in f_test.readlines(): uid, iid = l.strip().split('\t') test_dict[int(uid)].append(int(iid)-self.n_users) test_user_items_dict[int(uid)].append(int(iid)) test_item_users_dict[int(iid)].append(int(uid)) test_data.append((int(uid), int(iid))) return train_data, test_data, train_dict, test_dict, train_user_items_dict, train_item_users_dict, test_user_items_dict, test_item_users_dict

这是一段 Python 代码，load_data_set 函数的作用是从 train_file 和 test_file 中读入数据，并将数据处理成不同的字典形式，同时将数据分为训练集和测试集。具体来说，train_dict 和 test_dict 存储了用户和物品...

ry: json_file = open('./class_indices.json', 'r') class_indict = json.load(json_file) except Exception as e: print(e) exit(-1)

具体来说，它打开了当前目录下名为 class_indices.json 的 JSON 文件，并使用 json.load() 函数将其加载为 Python 中的字典对象 class_indict，以便后续使用。如果在打开或读取文件时发生错误，代码会将异常...

def json_to_BR_annotations(data): dictlist = []

函数接收一个名为 data 的 JSON 对象作为输入，然后将其解析并转化为一个 Python 列表（list）类型的字典(dict)，每个字典元素代表一条 BR_annotations 格式的记录。 例如，如果 JSON 数据像这样： json { ...

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