python接口数据循环输出成json格式

时间: 2024-02-05 08:11:19 浏览: 24
可以使用Python的循环语句来遍历数据,然后使用json模块将数据转换为JSON格式。 下面是一个简单的例子: ```python import json data = [ {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}, {"name": "Mary", "age": 25, "city": "Los Angeles"}, {"name": "Bob", "age": 35, "city": "Chicago"} ] json_data = json.dumps(data) print(json_data) ``` 输出结果: ``` [{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}, {"name": "Mary", "age": 25, "city": "Los Angeles"}, {"name": "Bob", "age": 35, "city": "Chicago"}] ``` 其中,`data`是一个包含多个字典的列表,每个字典表示一个人的信息。`json.dumps()`函数将整个列表转换为JSON格式的字符串。 如果需要对每个字典进行循环遍历,可以使用for循环来实现: ```python import json data = [ {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}, {"name": "Mary", "age": 25, "city": "Los Angeles"}, {"name": "Bob", "age": 35, "city": "Chicago"} ] json_data = [] for item in data: json_data.append(json.dumps(item)) print(json_data) ``` 输出结果: ``` ['{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}', '{"name": "Mary", "age": 25, "city": "Los Angeles"}', '{"name": "Bob", "age": 35, "city": "Chicago"}'] ``` 其中,`json_data`是一个列表,包含了每个字典转换为JSON格式的字符串。在循环中使用`json.dumps()`函数将每个字典转换为JSON格式的字符串,并将其添加到`json_data`列表中。

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import requests import re import pandas as pd import time import datetime url = 'http://datacenter-web.eastmoney.com/api/data/v1/get?' name_list = [] code_list = [] trader_date_list = [] close_list = [] change_rate_list = [] buy_num_list = [] result_list = [] result_df = pd.DataFrame() for page in range(1, 4): params = ( ('callback', 'jQuery112305930880286224138_1632364981303'), ('sortColumns', 'NET_BUY_AMT,TRADE_DATE,SECURITY_CODE'), ('sortTypes', '-1,-1,1'), ('pageSize', '50'), ('pageNumber', str(page)), ('reportName', 'RPT_ORGANIZATION_TRADE_DETAILS'), ('columns', 'ALL'), ('source', 'WEB'), ('clientl', 'WE'), ('filter', "(TRADE_DATE>='2021-09-17')") ) response = requests.get(url, params=params) text = response.text print(text) # re准则查找数据 name = re.findall('"SECURITY_NAME_ABBR":"(.*?)"', text) # 名称 code = re.findall('"SECURITY_CODE":"(.*?)"', text) # 股票代码 trader_date = re.findall('"TRADE_DATE":"(.*?)"', text) # 交易日期 close = re.findall('"CLOSE_PRICE":(.*?)\,', text) # 收盘价 change_rate = re.findall('"CHANGE_RATE":(.*?)\,', text) # 涨幅 buy_num = re.findall('"BUY_TIMES":(.*?)\,', text) # 买入机构数量 # 将对应的列表里的数据全部加起来 name_list = name_list + name code_list = code_list + code trader_date_list = trader_date_list + trader_date close_list = close_list + close change_rate_list = change_rate_list + change_rate buy_num_list = buy_num_list + buy_num time.sleep(2) # 将所有列表合并成二维数组 result_list = [trader_date_list, code_list, name_list, close_list, change_rate_list, buy_num_list] # 将数据转为DataFrame格式 result_df = pd.DataFrame(result_list).T.rename( columns={0: '交易日期', 1: '股票代码', 2: '股票名称', 3: '收盘价', 4: '涨幅', 5: '买入机构'}) result_df['交易日期'] = pd.to_datetime(result_df['交易日期']) # 时间只取年月日 result_df = result_df.sort_values(by='交易日期', ascending=True) print(result_df)注释

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